Nội dung bài viết
Con số 1,9 lần gắn với Anthropic không nói về một sản phẩm mới, mà nói về tốc độ làm ra sản phẩm. Theo một nghiên cứu độc lập được VnExpress đưa tin, các mô hình của công ty này đang cải tiến nhanh gần gấp đôi so với trước, và nguyên nhân được nêu ra là AI đã tham gia vào chính quá trình huấn luyện.
Nếu kết quả đó đứng vững, cuộc đua AI đang chuyển từ chuyện ai có mô hình mạnh hơn sang chuyện ai rút ngắn được vòng phát triển kế tiếp. Điểm khác biệt nằm ở vai trò của AI trong nghiên cứu của Anthropic.
Lâu nay, người dùng quen nhìn AI như công cụ viết thư, tóm tắt tài liệu hay trả lời câu hỏi. Ở đây, công nghệ được mô tả như một phần của dây chuyền tạo ra thế hệ mô hình sau.
Một công ty có thể đạt mức cải tiến 1,9 lần nhờ cách làm này sẽ có lý do để tiếp tục đưa AI sâu hơn vào quy trình của mình, và các đối thủ khó đứng ngoài nếu con số được xác nhận thêm. Dù vậy, con số 1,9 lần cần được đọc thận trọng.
Thông tin hiện có chỉ cho biết đây là một nghiên cứu độc lập và kết quả được so với giai đoạn trước, chưa đủ để kết luận mọi sản phẩm của Anthropic sẽ tốt lên với tốc độ tương tự. Tốc độ cải tiến của một mô hình cũng không tự động đồng nghĩa với việc người dùng phổ thông thấy kết quả tốt gấp đôi.
Đây là tín hiệu về nhịp phát triển, chưa phải bằng chứng về chất lượng trải nghiệm. Mặt còn lại của câu chuyện xuất hiện trong một bài của Al Jazeera về các trung tâm dữ liệu AI.
Bài viết cho rằng sự phát triển nhanh của AI đang làm cạn kiệt tài nguyên, và các kỹ sư đã tìm ra cách tận dụng lượng nhiệt vốn bị thất thoát vào không khí. Hai câu chuyện không xuất phát từ cùng một nghiên cứu, và không có số liệu nào cho thấy riêng Anthropic tiêu thụ bao nhiêu năng lượng.
Chúng chỉ gặp nhau ở một câu hỏi: phần mềm có thể tăng tốc, nhưng việc huấn luyện và vận hành vẫn diễn ra trong những cơ sở vật chất có giới hạn.
Ý tưởng thu hồi nhiệt thải mà Al Jazeera mô tả không xóa được nhu cầu điện, nhưng cho thấy các kỹ sư đã bắt đầu xem lượng nhiệt từ trung tâm dữ liệu là thứ có thể tận dụng, thay vì chỉ là phần bỏ đi.
Vì vậy, với người đọc đang theo dõi AI tại Mỹ, nên tách bạch hai câu hỏi khi gặp những con số như 1,9 lần: mô hình tiến bộ nhanh đến đâu, và cái giá về tài nguyên để đạt được tốc độ ấy là bao nhiêu. Nghiên cứu về Anthropic mới trả lời phần đầu, còn phần sau vẫn chưa có con số tương ứng.