Deepseek tăng chi tiêu AI, trái với niềm tin

Thị trường chứng khoán giảm xuống vào tháng 1, được thúc đẩy bởi tiếng vang xung quanh AI đột phá của Trung Quốc Deepseek AI và phương pháp điện toán hiệu quả về chi phí của nó, có thể khiến người ta tin rằng các công ty đang rút lại các khoản đầu tư của họ vào chip và hệ thống AI. Tuy nhiên, kinh nghiệm của tôi tại hội nghị AI tổng quát ở New York, được tổ chức bởi Bloomberg Intelligence, đã vẽ một bức tranh khác. Sự nhiệt tình để mở rộng việc sử dụng AI tổng quát là có thể sờ thấy, cho thấy rằng chi tiêu trong lĩnh vực này còn lâu mới chậm lại.

Ngoài ra: Deepseek AI là gì? Nó có an toàn không? Đây là mọi thứ bạn cần biết

Hội nghị có tiêu đề "AI tổng quát: Luật nhân rộng bài Deepseek", đã chứa đầy các cuộc thảo luận nhấn mạnh vào nhu cầu liên tục thúc đẩy đầu tư vào AI.

"Chúng tôi đã có mười bảng ngày hôm nay và không một người nào trong các bảng đó nói rằng chúng tôi có nhiều năng lực hơn chúng tôi cần", Mandeep Singh, một nhà phân tích công nghệ cao cấp của Bloomberg Intelligence và một trong những người tổ chức sự kiện.

"Và không ai nói về một bong bóng" trong cơ sở hạ tầng, Singh nói thêm, làm nổi bật sự tự tin của ngành công nghiệp đối với tương lai của AI.

Xây dựng cơ sở hạ tầng AI: Chúng ta đang ở đâu?

Anurag Rana, đồng nghiệp của Singh tại Bloomberg Intelligence và một nhà phân tích phần mềm và dịch vụ CNTT cao cấp, đã đặt ra một câu hỏi quan trọng: "Câu hỏi quan trọng nhất ngay bây giờ trước mặt mọi người là cơ sở hạ tầng AI là xây dựng cơ sở hạ tầng AI. Vâng. Chúng ta đang ở đâu trong chu kỳ đó?"

"Không ai biết" chắc chắn, Rana thừa nhận. Tuy nhiên, hy vọng gây ra bởi Deepseek AI là những tiến bộ đáng kể có thể đạt được với chi phí ít hơn.

"Deepseek đã làm rung chuyển rất nhiều người," anh nói. "Nếu bạn không cần nhiều GPU để chạy các mô hình, thì tại sao chúng ta cần 500 tỷ đô la cho dự án Stargate", ông quan sát, tham khảo một dự án AI theo kế hoạch của Hoa Kỳ liên quan đến Tập đoàn Softbank của Nhật Bản, Openai và Oracle.

Rana lưu ý rằng ngành công nghiệp này hy vọng rằng chi phí AI sẽ giảm mạnh, phản ánh sự suy giảm nhanh chóng trong chi phí điện toán đám mây.

Ngoài ra: Có phải mô hình hình ảnh mới của Deepseek, một chiến thắng khác cho AI rẻ hơn không?

"Sự sụt giảm trong đường cong chi phí, có lẽ đã mất sáu, bảy, tám năm để lưu trữ một terabyte dữ liệu ở Amazon AWS, khi nó bắt đầu so với ngày hôm nay, kinh tế là tốt", ông nói. "Và đó là những gì mọi người hy vọng, rằng về phía suy luận" của AI ", nếu đường cong rơi xuống cấp độ đó, trời ơi, tỷ lệ nhận con nuôi ở AI ở phía người dùng cuối của nó, hoặc, khía cạnh doanh nghiệp của nó, sẽ rất ngoạn mục."

Singh đồng tình, lưu ý rằng sự xuất hiện của Deepseek AI đã "thay đổi suy nghĩ của mọi người về việc đạt được hiệu quả".

Trong suốt cả ngày, nhiều hội đồng đã đào sâu vào các dự án AI của doanh nghiệp, từ khi thành lập đến triển khai. Tuy nhiên, có một chủ đề định kỳ: sự cần thiết phải giảm đáng kể chi phí của AI để mở rộng khả năng tiếp cận của nó.

"Tôi không nghĩ Deepseek là một bất ngờ", Shawn Edwards, nhà công nghệ chính của Bloomberg, nói trong một cuộc phỏng vấn với David Dwyer, người đứng đầu tình báo Bloomberg. "Những gì nó khiến tôi nghĩ là sẽ rất tuyệt nếu bạn có thể vẫy một cây đũa phép và các mô hình này chạy cực kỳ hiệu quả", ông nói, hình dung một tương lai nơi tất cả các mô hình AI có thể hoạt động với hiệu quả như vậy.

Sự phổ biến của các mô hình AI

Một lý do mà nhiều tham luận viên dự đoán tăng, thay vì giảm đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI là số lượng ngày càng tăng của các mô hình AI. Một điểm quan trọng trong ngày là sẽ không có một mô hình AI nào để cai trị tất cả.

"Chúng tôi sử dụng một gia đình mô hình," Edwards giải thích. "Không có thứ gọi là một mô hình tốt nhất."

Tham luận viên đồng ý rằng trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn "nền tảng" hoặc "biên giới" sẽ tiếp tục phát triển, các doanh nghiệp cá nhân có thể sử dụng hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn mô hình AI.

Ngoài ra: Sự gia tăng của AI PCS: Làm thế nào các doanh nghiệp đang định hình lại công nghệ của họ để theo kịp

Các mô hình này có thể được tinh chỉnh trên dữ liệu độc quyền của một công ty, một quá trình đào tạo lại mạng lưới thần kinh sau "đào tạo trước" ban đầu trên dữ liệu chung.

"Các đại lý trong doanh nghiệp đòi hỏi tính tùy chọn giữa các mô hình", Jed Dougherty, người đứng đầu chiến lược nền tảng cho công ty khoa học dữ liệu được hỗ trợ liên doanh Dataiku nói. "Họ cần khả năng kiểm soát và tạo ra, và có khả năng kiểm toán" của các mô hình AI.

"Chúng tôi muốn đặt các công cụ để xây dựng những thứ này trong tay mọi người," ông nói. "Chúng tôi không muốn mười tiến sĩ xây dựng tất cả các đại lý."

Trong một tĩnh mạch tương tự, Adobe, một nhà lãnh đạo trong các công cụ thiết kế, đang đặt cược vào các mô hình tùy chỉnh như một trường hợp sử dụng chính cho các sáng tạo. "Chúng tôi có thể đào tạo các phần mở rộng mô hình tùy chỉnh cho thương hiệu của bạn có thể giúp đỡ cho một chiến dịch quảng cáo mới", người đứng đầu bộ phận kinh doanh mới của Adobe, Hannah Elsakr, trong một cuộc thảo luận với Neo truyền hình Bloomberg Romaine Bostick.

Tăng nhu cầu xử lý

Cũng như các mô hình AI, sự phổ biến của các đại lý AI trong các công ty đang thúc đẩy nhu cầu xử lý, nhiều diễn giả đề xuất.

"Bạn sẽ không nhồi nhét toàn bộ quá trình thành một đại lý, bạn sẽ chia nó thành các bộ phận", Ray Smith, người đứng đầu các đại lý và tự động hóa của Copilot Studio của Microsoft cho biết.

Smith dự đoán rằng thông qua một giao diện duy nhất, chẳng hạn như Copilot, "Chúng tôi sẽ tương tác với hàng trăm đại lý - chúng chỉ là những ứng dụng trong thế giới mới" lập trình.

"Chúng tôi sẽ cung cấp cho đại lý quy trình kinh doanh, nói với nó những gì chúng tôi muốn thực hiện", và đại lý sẽ thực hiện các nhiệm vụ. "Ứng dụng Agentic chỉ là một cách làm việc mới," ông nói.

Ngoài ra: Nvidia thống trị trong điểm chuẩn Gen AI, clobbering 2 đối thủ AI chip

Những kịch bản hàng ngày như vậy là "tất cả các công nghệ có thể", Smith lưu ý, "đó chỉ là tốc độ mà chúng tôi xây dựng nó."

James McNiven, người đứng đầu quản lý sản phẩm cho nhà sản xuất vi xử lý của Bloomberg, cho biết, việc thúc đẩy đưa "đại lý" AI cho nhiều người hơn trong các tổ chức cần phải giảm chi phí.

"Làm thế nào để chúng tôi cung cấp quyền truy cập trên ngày càng nhiều thiết bị," anh đặt ra. "Chúng tôi đang thấy các mô hình ở cấp tiến sĩ" khả năng nhiệm vụ, ông nói.

McNiven đề nghị rằng các đại lý như vậy nên làm trợ lý cho con người, vẽ song song với các hệ thống thanh toán được giới thiệu cho các nước đang phát triển thông qua điện thoại di động một thập kỷ trước: "Làm thế nào để chúng ta có được điều đó cho những người có thể sử dụng khả năng đó?"

Sự phổ biến của các mô hình nền tảng

Ngay cả các mô hình nền tảng chung cũng đang tăng sinh với tốc độ đáng kinh ngạc.

Amazon AWS có 1.800 mẫu AI khác nhau có sẵn, Dave Brown, người đứng đầu AWS Computing và Mạng, nói với Neo Neo của Bloomberg Caroline Hyde. Công ty đang "làm rất nhiều để giảm chi phí" khi điều hành các mô hình, ông nói, bao gồm cả việc phát triển các chip AI tùy chỉnh, chẳng hạn như Trainium.

AWS là "sử dụng nhiều bộ xử lý của chúng tôi hơn các bộ xử lý của các công ty khác", Brown nói, ám chỉ NVIDIA, AMD, Intel và các nhà cung cấp chip đa năng khác.

Ngoài ra: Trình tạo hình ảnh mới của Chatgpt đã làm giảm sự mong đợi của tôi - và bây giờ nó được thử miễn phí

"Khách hàng sẽ làm nhiều hơn nếu chi phí thấp hơn", Brown nói.

AWS làm việc hàng ngày với nhân học, các nhà sản xuất của gia đình mô hình ngôn ngữ Claude, lưu ý Brown. Người đứng đầu nhân học của giao diện lập trình ứng dụng Michael Gerstenhaber, trong cùng một cuộc trò chuyện với Hyde, đã lưu ý rằng "các mô hình tư duy gây ra nhiều năng lực được sử dụng", đề cập đến xu hướng được gọi là mô hình lý luận, như Deepseek R1 và GPT-O1, để đưa ra các câu trả lời dài dòng.

Anthropic đang hợp tác chặt chẽ với AWS về các cách để cắt giảm ngân sách tính toán, chẳng hạn như "Bộ nhớ đệm nhắc nhở", lưu trữ các tính toán từ các câu trả lời trước.

Bất chấp xu hướng đó, ông nói, "Nhân học cần hàng trăm ngàn máy gia tốc", nghĩa là chip silicon tập trung vào AI, "trên nhiều trung tâm dữ liệu" để điều hành các mô hình của nó.

Ngoài ra, chi phí năng lượng leo thang của AI cung cấp năng lượng cho thấy không có dấu hiệu chậm lại, Brown nói. Các trung tâm dữ liệu hiện tại đang tiêu thụ hàng trăm megawatt, ông lưu ý, và cuối cùng sẽ yêu cầu Gigawatt. "Sức mạnh mà nó tiêu thụ," có nghĩa là AI ", là lớn và dấu chân lớn ở nhiều trung tâm dữ liệu."

Ngoài ra: Điện toán AI toàn cầu sẽ sử dụng 'nhiều NYCS' vào năm 2026, người sáng lập

Sự không chắc chắn về kinh tế và đầu tư AI

Mặc dù các kịch bản đầy tham vọng, một yếu tố có thể phá vỡ tất cả các trường hợp sử dụng và kế hoạch đầu tư: nền kinh tế.

Khi hội nghị đang kết thúc vào tối thứ Tư, các thành viên tham gia hội thảo và khách đang theo dõi sự sụt giảm sau giờ làm việc trên thị trường chứng khoán. Tổng thống Mỹ Donald Trump vừa công bố một gói thuế quan toàn cầu lớn hơn và quét cao hơn hầu hết trên Phố Wall đã dự đoán.

Các lĩnh vực đầu tư công nghệ truyền thống, như máy chủ và lưu trữ, và không phải AI, có thể là nạn nhân ban đầu của bất kỳ cơn co thắt kinh tế nào, Rana của Bloomberg nói.

"Một điều lớn khác mà chúng tôi tập trung vào là chi tiêu không phải là công nghệ," ông nói liên quan đến thuế quan. "Khi chúng tôi nhìn vào những người như IBM, Accdvisor, Microsoft và tất cả những người khác, khi chúng tôi chỉ dành AI trong một giây, đó là điều sẽ là một cuộc đấu tranh trong mùa thu nhập này."

CFO của các công ty lớn có thể ưu tiên AI và thay đổi quỹ, ngay cả khi họ phải cắt giảm ngân sách giữa sự không chắc chắn về kinh tế và suy thoái tiềm năng, Rana đề nghị.

Tuy nhiên, triển vọng lạc quan đó không được đảm bảo.

"Điều tôi quan tâm nhất trong việc tìm hiểu, là, nếu tất cả các công ty lớn này sẽ giữ nguyên các mục tiêu của họ [chi tiêu vốn]", Rana nói, bao gồm các trung tâm dữ liệu AI, "hoặc họ sẽ nói, bạn biết không? Nó quá không chắc chắn."