Dario Amodei, CEO Anthropic, Sam Altman của OpenAI và Elon Musk nằm trong số những người kêu gọi thận trọng hơn với tốc độ phát triển AI tiên phong. Lập luận được đưa ra là các mô hình đang trở nên mạnh hơn, trong khi một số AI agent đã xuất hiện những hành vi khó kiểm soát trong quá trình thử nghiệm.

Phía sau các phòng thí nghiệm AI, hoạt động kinh doanh lại diễn ra theo hướng khác. Tại một hội nghị về hạ tầng AI hồi tháng 9, các nhà cung cấp cho biết lượng đơn hàng vẫn lớn. Vấn đề trước mắt không nằm ở nhu cầu, mà ở khả năng đáp ứng toàn bộ khách hàng đúng hạn.

Các công ty AI từng đưa ra những kỳ vọng lớn về AGI, tức trí tuệ nhân tạo tổng quát có khả năng thực hiện phần lớn công việc của con người. Tiến độ thực tế chưa đạt đến mức đó, trong khi Anthropic và OpenAI đang tiến gần hơn đến thị trường vốn đại chúng và sẽ phải đáp ứng kỳ vọng của nhà đầu tư.

Khoảng cách giữa lời kêu gọi giảm tốc và hoạt động đầu tư thể hiện rõ tại hội nghị về hạ tầng AI diễn ra hồi tháng 9, chỉ vài ngày sau khi Amodei kêu gọi thận trọng hơn.

Thời điểm đó, thị trường chứng khoán biến động mạnh và cổ phiếu chip như SK Hynix, Samsung chịu áp lực. Các nhà cung cấp hạ tầng tham dự hội nghị vẫn không cho thấy dấu hiệu lo ngại về một đợt giảm tốc của AI.

Ngược lại, các thương vụ tiếp tục được ký kết. Mối quan tâm lớn của doanh nghiệp nằm ở khả năng thực hiện đơn hàng. Nhiều nhà cung cấp phải lựa chọn khách hàng được ưu tiên do năng lực sản xuất và triển khai có hạn.

Tình trạng này xuất hiện trên nhiều tầng của chuỗi cung ứng, từ nhà sản xuất chip, các nhà máy sản xuất chip và doanh nghiệp cung cấp công cụ thiết kế chip đến các công ty xây dựng trung tâm dữ liệu, hệ thống thông gió và thiết bị làm mát.

Nhiều doanh nghiệp đang chậm tiến độ và gặp khó khăn trong việc hoàn thành lượng đơn hàng hiện có. Lượng vốn đã được rót vào xây dựng hạ tầng AI cũng lớn đến mức việc thu hẹp đầu tư trong thời gian ngắn trở nên khó khăn.

Goldman Sachs ước tính hơn 1.000 tỉ USD sẽ được đầu tư vào các dự án liên quan đến AI trong năm nay, phần lớn dành cho trung tâm dữ liệu. Quy mô này phần nào lý giải vì sao những lời kêu gọi giảm tốc từ các công ty AI chưa tạo ra sự giảm tốc tương ứng ở chuỗi cung ứng.

Nvidia và các doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng AI có lợi ích trực tiếp từ việc duy trì đà mở rộng. Nvidia cần bán thêm chip, trong khi các nhà sản xuất chip, doanh nghiệp xây dựng trung tâm dữ liệu và nhà cung cấp dịch vụ liên quan đều phụ thuộc vào tốc độ phát triển của AI.

Giá cổ phiếu của nhiều doanh nghiệp cũng đã phản ánh kỳ vọng tăng trưởng trong những năm tới. Áp lực duy trì mức tăng trưởng đó khiến các công ty tiếp tục đầu tư, ngay cả khi rủi ro từ AI ngày càng được nhấn mạnh.

Cạnh tranh Mỹ - Trung khiến bài toán trở nên phức tạp hơn. Trung Quốc nhấn mạnh rủi ro của AI, nhu cầu hợp tác giữa hai cường quốc công nghệ và việc duy trì quyền kiểm soát của con người đối với AI. Tại Washington, thông điệp tập trung nhiều hơn vào tiềm năng của “siêu trí tuệ”.

Những lời kêu gọi giảm tốc từ các công ty AI Mỹ cũng có thể được Bắc Kinh nhìn nhận dưới góc độ cạnh tranh công nghệ. Trung Quốc có thể xem đây là cách các doanh nghiệp Mỹ tạo thêm rào cản đối với các công ty AI Trung Quốc.

Ngay cả thỏa thuận tự điều chỉnh giữa các công ty AI Mỹ và chính quyền Donald Trump cũng chưa cho thấy một sự giảm tốc rõ ràng. Thỏa thuận mang tính tự nguyện, không có cơ chế thực thi, trong khi các công ty vẫn tiếp tục tung ra những mô hình mới.

Một vấn đề khác nằm ở khoảng cách giữa tốc độ xây dựng hạ tầng và tốc độ ứng dụng AI. Bain cho rằng hạ tầng AI đang được xây dựng trước nhu cầu thực tế và GDP toàn cầu sẽ phải tăng thêm 3,5% để mức đầu tư này phát huy hiệu quả.

AI vẫn có khả năng tạo thêm giá trị và doanh thu cho doanh nghiệp, nhưng tốc độ ứng dụng hiện còn chậm và tập trung ở một số lĩnh vực như lập trình và các hoạt động doanh nghiệp.

Nếu kỳ vọng về quy mô và tốc độ ứng dụng AI trong 5 năm tới không tương xứng với thực tế, thị trường có thể đối mặt với một đợt điều chỉnh. Khi đó, áp lực sẽ lan từ các phòng thí nghiệm AI sang những doanh nghiệp đang xây dựng trung tâm dữ liệu, sản xuất chip và cung cấp thiết bị cho ngành.

Về dài hạn, AI vẫn có khả năng đóng góp cho GDP nhiều hơn mức 3,5%. Vấn đề nằm ở thời gian cần thiết để nhu cầu thực tế bắt kịp quy mô hạ tầng đang được xây dựng.