Crystal Palace
Sự ra mắt của GPT-5, được OpenAI kỳ vọng sẽ là một bước tiến ngoạn mục trên con đường tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), đã không đáp ứng được những lời hứa hẹn đầy hào nhoáng. Trong khi CEO Sam Altman và đội ngũ OpenAI ca ngợi GPT-5 là một bước tiến quan trọng, mang lại trải nghiệm sử dụng “thực sự rất tốt”, thực tế lại cho thấy những hạn chế đáng kể.
Sự ra mắt GPT-5 và phản hồi của người dùng
Hàng trăm tỷ đô la đã được rót vào lĩnh vực AI tạo sinh và cơ sở hạ tầng tính toán, dựa trên niềm tin vào sự tiến bộ thần tốc của công nghệ này. OpenAI, từng dẫn đầu cuộc đua, giờ đây phải đối mặt với sự cạnh tranh quyết liệt từ Google, Anthropic, DeepSeek và xAI của Elon Musk. Cuộc đua này đã thổi bùng kỳ vọng về sự xuất hiện sắp xảy ra của AGI, thậm chí có những dự đoán lạc quan đến mức khó tin. Tuy nhiên, sự ra mắt không mấy ấn tượng của GPT-5 đã giáng một đòn mạnh vào những kỳ vọng này. Mức định giá 500 tỷ đô la mà OpenAI đang hướng tới dường như đang trở nên lung lay.
Nhiều chuyên gia hàng đầu đã lên tiếng bày tỏ sự lo ngại. Gary Marcus, một nhà phê bình AI nổi tiếng, cho rằng GPT-5, vốn được xem là biểu tượng của chiến lược mở rộng quy mô để đạt được AGI, đã thất bại. Stuart Russell, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California, Berkeley, thậm chí còn so sánh tình hình hiện tại 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 cảnh báo rằng bong bóng AI có thể vỡ bất cứ lúc nào, và nhà đầu tư sẽ tháo chạy khi nhận ra điều đó.
Vấn đề một phần nằm ở cách các công ty xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Trong 5 năm qua, các công ty như OpenAI và Anthropic đã dựa vào một công thức đơn giản: dữ liệu càng nhiều, sức mạnh tính toán càng lớn thì mô hình càng tốt. Tuy nhiên, cách tiếp cận này đang dần chạm đến giới hạn. Các công ty đã gần như sử dụng hết dữ liệu công khai trên internet và đang phải tìm cách mua dữ liệu từ các nhà xuất bản, nhưng không chắc liệu điều này có đủ để tạo ra đột phá hay không. Bên cạnh đó, việc huấn luyện các mô hình này cũng tốn kém vô cùng về năng lượng. GPT-4 đã cần vài nghìn chip Nvidia, và GPT-5 được cho là cần đến hàng trăm nghìn chip thế hệ mới. OpenAI thừa nhận đang chạm tới giới hạn của công nghệ này.
Một số nhà nghiên cứu cho rằng sự tập trung quá mức vào việc mở rộng LLM và kiến trúc Transformer đã hạn chế sự tiến bộ. Yann LeCun, nhà khoa học trưởng của Meta, cho rằng AI dựa trên học sâu có thể học hỏi từ thế giới thực qua video và dữ liệu đa mô thức, và điều này mới là tương lai của AI. Các mô hình thế giới thực này có thể lập kế hoạch, suy luận và ghi nhớ lâu dài, hứa hẹn ứng dụng cho xe tự lái, robot và trợ lý AI cao cấp.
Chính sách của Mỹ đối với AI cũng đang thay đổi. Trong khi chính quyền trước đây tập trung vào an toàn và quản lý AI, thì chính quyền hiện tại lại có xu hướng tự do hóa hơn. Điều này cho thấy trọng tâm của Washington đã chuyển từ lo ngại về AGI sang việc đảm bảo rằng chip và mô hình AI của Mỹ thống trị toàn cầu. GPT-5 cho thấy rõ rằng bản chất của cuộc đua AI đã thay đổi. Các công ty không chỉ tập trung vào việc xây dựng các mô hình khổng lồ, mà còn đang xây dựng cơ sở hạ tầng cho sản phẩm.
Mặc dù GPT-5 chưa đáp ứng được kỳ vọng, nhưng ở Silicon Valley, nơi mà “cảm nhận” rất quan trọng, thì làn sóng đầu tư vào AI vẫn chưa dừng lại. Các công ty đang tập trung vào việc ứng dụng AI vào thực tế, thay vì chỉ tập trung vào các khái niệm trừu tượng như AGI. Nvidia, một trong những công ty hưởng lợi lớn từ sự bùng nổ của AI, đạt mức vốn hóa thị trường khổng lồ. SoftBank, một nhà đầu tư lớn vào OpenAI, cũng tăng giá cổ phiếu đáng kể. Doanh thu thường niên của ChatGPT đã đạt mức ấn tượng. Mặc dù vẫn có những lo ngại về bong bóng AI, nhưng nhiều chuyên gia vẫn tin rằng AI vẫn còn rất nhiều tiềm năng chưa được khai thác.
Sự phát triển của AI và đầu tư vào công nghệ
Kết luận: Mặc dù GPT-5 không đáp ứng được kỳ vọng ban đầu, nhưng điều đó không có nghĩa là bong bóng AI sắp nổ tung. Thị trường AI vẫn đang phát triển mạnh mẽ, với nhiều ứng dụng thực tiễn đang được phát triển. Tuy nhiên, cần phải thận trọng và đánh giá thực tế hơn về tiềm năng và rủi ro của công nghệ này. Việc tập trung quá mức vào một công nghệ cụ thể, như LLM, có thể dẫn đến sự trì trệ. Tương lai của AI có lẽ nằm ở việc kết hợp nhiều công nghệ khác nhau, học hỏi từ thế giới thực và đáp ứng nhu cầu thực tiễn của con người. Bong bóng AI có thể sẽ không nổ tung, nhưng nó chắc chắn cần phải được điều chỉnh và định hướng lại để đảm bảo sự phát triển bền vững.
