Nhu cầu về năng lực tính toán tạo ra những mối quan hệ liên minh kỳ lạ. Ngày 6.5, chỉ vài tháng sau khi Elon Musk gọi Anthropic là “thiếu nhân tính và độc ác”, ông đã đồng ý cho công ty AI này thuê toàn bộ công suất của trung tâm dữ liệu SpaceX tại Memphis.

Hiện Anthropic đang trả 1,25 tỉ USD mỗi tháng để thuê cơ sở này. Cú “bắt tay giảng hòa” này chắc chắn có liên quan đến kế hoạch IPO sắp tới của Anthropic. Việc sẵn sàng hợp tác với Musk để được tiếp cận thêm năng lực tính toán cho thấy, cũng như các đối thủ của mình, Anthropic đang bị ràng buộc bởi giới hạn về hạ tầng tính toán. Sự khát khao đó là một tín hiệu đáng lo cho AI, bởi khi khả năng mở rộng gần như vô hạn của phần mềm va chạm với giới hạn vật chất, điều sụp đổ trước tiên sẽ không nằm ở thế giới vật lý.

Để hiểu vấn đề này, có thể nhìn lại nhà phát minh tiêu biểu của nước Mỹ là Thomas Edison. Ông đã đăng ký bằng sáng chế bóng đèn sợi đốt vào tháng 1.1880. Nhưng khi nhà máy điện trung tâm đầu tiên mở ở khu hạ Manhattan hai năm sau đó, nó chỉ phục vụ được 400 bóng đèn. Bốn thập kỷ sau, chưa đến một phần ba hộ gia đình Mỹ có điện. Phải đến thời kỳ New Deal, phần lớn nước Mỹ mới được điện khí hóa, và nhà sử học Thomas Hughes lập luận rằng tốc độ điện khí hóa được quyết định bởi bộ phận chậm nhất trong toàn hệ thống chứ không phải bởi bản thân bóng đèn.

Đây là một đặc tính chung của đổi mới công nghệ, giáo sư Ron Adner thuộc Trường Kinh doanh Tuck lập luận trong cuốn The Wide Lens. Mỗi công nghệ đều phụ thuộc vào một hệ sinh thái gồm nhiều thành phần bổ trợ, và tốc độ phổ cập bị chi phối bởi mắt xích chậm nhất. Phát minh ra bóng đèn là phần dễ nhất. Nhưng máy biến áp và trạm biến áp vẫn phải được thiết kế. Edison và Westinghouse còn lao vào cuộc chiến kéo dài cả thập kỷ về dòng điện xoay chiều và một chiều. Và lực lượng lao động để xây dựng một mạng lưới điện trải dài cả lục địa cũng phải được hình thành từ con số không.

Với AI, hệ sinh thái này phụ thuộc gần như hoàn toàn vào năng lực tính toán, trong khi việc xây dựng trung tâm dữ liệu lại đang chậm hơn nhu cầu. “Construction in Progress” (chi phí xây dựng dở dang) đã tăng mạnh theo năm tại Amazon, Alphabet và Meta Platforms, ba trong bốn tập đoàn có quy mô lớn nhất. Tập đoàn còn lại là Microsoft lại không công bố riêng hạng mục này.

Những người lạc quan cho rằng đây chỉ là giai đoạn tăng tốc xây dựng. Nhưng nhà phê bình AI Ed Zitron lại chỉ ra rằng các cơ sở quy mô gigawatt hoàn thiện vẫn rất hiếm. Stargate Abilene, dự án hạ tầng chủ lực của OpenAI và Oracle trong kế hoạch 500 tỉ USD, sau gần hai năm mới chỉ có hai trong số tám tòa nhà đi vào vận hành. Tháng 3, Oracle và OpenAI cũng âm thầm hủy bỏ kế hoạch mở rộng thêm 600 megawatt tại cùng địa điểm. Nếu các trung tâm dữ liệu hoàn thiện được đưa vào vận hành đúng tốc độ mà các phòng thí nghiệm AI cần, vấn đề sẽ không còn đáng kể. Nhưng thực tế là điều đó chưa xảy ra.

Nhưng sự khan hiếm tạo ra cơ hội. Một tuần sau thỏa thuận của Anthropic, Goldman Sachs công bố nghiên cứu đề xuất đầu tư vào hạ tầng vật lý phục vụ làn sóng AI. Khoảng cách giữa những gì ngành cần và những gì hiện có là rất lớn. Goldman dự báo thiếu hụt 45 gigawatt công suất điện vào năm 2028. Thời gian chờ để xây dựng trạm biến áp, cáp điện cao thế và thép đang kéo dài.

Ngân hàng này ước tính Mỹ sẽ cần thêm 207.000 lao động có tay nghề trong lĩnh vực truyền tải và phân phối điện vào năm 2030. Mỗi người trong số đó cần ba đến bốn năm học nghề. Hiện tại, công đoàn IBEW có 887.000 thành viên, bao gồm mọi chuyên ngành, cả ở Canada và cả người đã nghỉ hưu. Vậy lực lượng lao động này sẽ đến từ đâu chỉ trong bốn năm? Và nếu không có họ, ai sẽ xây dựng những trung tâm dữ liệu mà AI đang cần?

Các công ty AI đang đặt cược rằng sẽ xuất hiện đủ khách hàng có lợi nhuận để biện minh cho chi tiêu khổng lồ của họ, đặc biệt khi tác nhân AI phát triển. Nhưng những năng lực mới này lại đòi hỏi nhiều khả năng tính toán hơn nữa, khiến tình trạng khan hiếm càng trầm trọng. Nếu không có trung tâm dữ liệu, họ sẽ không thể phục vụ những khách hàng giả định đó.

Lợi nhuận sẽ chảy về điểm nghẽn của hệ thống. Càng tập trung xây dựng trung tâm dữ liệu, chi phí lại càng tăng. Điều này có lợi cho các công ty xây dựng, nhưng lại bất lợi cho các công ty AI. Nếu nguồn cung mở rộng, các công ty AI sẽ phải đổ tiền vào hạ tầng thay vì lợi nhuận. Nếu không mở rộng đủ nhanh, họ lại không thể phục vụ nhóm khách hàng sinh lời lớn nhất. Còn nếu nhu cầu cuối cùng không xuất hiện, họ sẽ không thể giải thích được khoản tiền đang bị “đốt” mỗi ngày. Thậm chí, họ có thể kéo cả các tập đoàn siêu quy mô xuống theo.

Chẳng hạn như Oracle được cho là đang gánh hơn 100 tỉ USD nợ để tài trợ cho các cam kết của dự án Stargate, trong khi dòng tiền tự do đã chuyển sang âm. Các công ty AI đang đốt tiền nhanh hơn tốc độ họ đổ bê tông. Và cả ba kịch bản đều không có lợi cho các phòng thí nghiệm AI.

Vấn đề trở nên phức tạp hơn khi việc mở rộng hạ tầng này có nguy cơ làm xấu đi hình ảnh vốn chẳng đẹp đẽ gì của AI trong mắt công chúng. Để vận hành Colossus 1 vào năm 2024, xAI đã lắp đặt tới 35 tua-bin khí methane mà không có giấy phép không khí tại một khu dân cư chủ yếu là người da màu ở Memphis. Khi NAACP gửi thông báo ý định khởi kiện, xAI đã tháo bỏ phần lớn số tua-bin và xin giấy phép cho phần còn lại.

Để vận hành Colossus 2 vào năm 2025, xAI tiếp tục lắp 27 tua-bin khí methane không giấy phép ở bang Mississippi, gần nhà dân, trường học và nhà thờ. NAACP đã đệ đơn kiện vào tháng 4, cáo buộc vi phạm Đạo luật Không khí Sạch. Từ ngày 25.3 đến ngày 2.5, xAI lắp thêm 19 tua-bin nữa, nâng tổng số ở Southaven lên 46. Nhưng các tua-bin khí chỉ giải quyết được bài toán điện năng. Còn trạm biến áp, cáp điện, thép và lao động tay nghề cao thì không có giải pháp thay thế tương tự nào.

Càng nhiều nguồn lực được dồn vào việc xây dựng trung tâm dữ liệu, và càng người chọn đi “lối tắt” trong quá trình đó, nền kinh tế càng bị méo mó. Chi phí xây dựng và bảo trì nhà ở, trường học và bệnh viện đều tăng lên, trong khi nhiều người chịu ảnh hưởng trực tiếp từ chính các trung tâm dữ liệu mới được xây dựng. Điều đó sẽ làm gia tăng các cuộc phản đối vốn đã và đang chặn nhiều dự án trung tâm dữ liệu trên khắp nước Mỹ.

Các dự báo về tăng trưởng AI từ lâu đã giả định rằng nó sẽ mở rộng giống như mọi loại phần mềm khác. Nhưng thành phần chậm nhất trong hệ sinh thái AI lại mang tính vật lý, không phải điện tử. Edison phát minh ra bóng đèn, nhưng những khối tài sản lớn nhất từ điện lại không thuộc về ông. AI đã biến các kỹ sư thành tỉ phú. Số phận của ngành phụ thuộc vào khả năng chinh phục thế giới vật chất, chứ không phải thế giới điện tử.