Những người chiến thắng AI tiếp theo có thể được quyết định bởi quyền truy cập vào chip, năng lượng, trung tâm dữ liệu và dung lượng đám mây cũng quan trọng như trí tuệ mô hình.
Cuộc chiến đám mây ban đầu được chiến đấu trên các lĩnh vực lưu trữ, máy ảo, cơ sở dữ liệu và phần mềm doanh nghiệp. AWS, Microsoft Azure và Google Cloud cạnh tranh để trở thành lớp hạ tầng mặc định cho các doanh nghiệp kỹ thuật số. Trí tuệ nhân tạo hiện đang thay đổi cả quy mô của cuộc cạnh tranh đó và các nguồn lực cần thiết để tham gia.
Các hệ thống AI tiên tiến yêu cầu nhiều hơn là chỉ dung lượng máy chủ cho thuê. Chúng phụ thuộc vào các bộ tăng tốc tiên tiến, bộ nhớ băng thông cao, mạng chuyên biệt, làm mát, điện năng, đất đai, năng lực xây dựng và các thỏa thuận cung cấp dài hạn. Do đó, các công ty mô hình đang trở thành những nhà hoạch định hạ tầng, trong khi các nhà sản xuất chip và nhà cung cấp đám mây trở thành đối tác chiến lược trong phát triển mô hình.
Điều này tạo ra một bối cảnh cạnh tranh mới trong đó mô hình mạnh nhất không thể thành công nếu không có triển khai đáng tin cậy và giá cả phải chăng. Các công ty có khả năng phối hợp toàn bộ ngăn xếp hạ tầng có thể giành được lợi thế về tốc độ đào tạo, chi phí suy luận, khả năng cung cấp sản phẩm và số lượng khách hàng họ có thể phục vụ.
Năng lực tính toán đang trở thành tài nguyên khan hiếm
Nhu cầu AI đang tăng nhanh hơn khả năng triển khai năng lực tính toán tiên tiến. Các cụm mới cần bộ tăng tốc, bộ nhớ, thiết bị mạng, kết nối điện, hệ thống làm mát và các địa điểm trung tâm dữ liệu phù hợp. Mỗi lớp có thời gian sản xuất, yêu cầu cấp phép và giới hạn cung ứng riêng.
Điều này có nghĩa là quyền truy cập vào vốn không đủ. Các công ty AI phải đặt trước phần cứng, thương lượng dung lượng đám mây, đảm bảo điện năng và phối hợp xây dựng từ nhiều năm trước. Khả năng đưa năng lực vào hoạt động đúng kế hoạch đang trở thành một năng lực chiến lược tương đương với nghiên cứu mô hình.
Các phòng thí nghiệm AI đang tiến sâu hơn vào ngăn xếp đám mây
Các phòng thí nghiệm AI trước đây chủ yếu hoạt động như khách hàng của các nền tảng đám mây quy mô lớn. Họ ngày càng ảnh hưởng đến việc lựa chọn phần cứng, vị trí khuôn viên, thiết kế mạng, mua điện và tài chính hạ tầng. Chương trình Stargate của OpenAI minh họa sự chuyển đổi này từ việc mua năng lực tính toán sang phối hợp một hệ sinh thái công nghiệp rộng lớn.
Các phòng thí nghiệm này không hoàn toàn thay thế nhà cung cấp đám mây. Chiến lược của họ phụ thuộc vào các quan hệ đối tác với những công ty hiểu về vận hành trung tâm dữ liệu, chip, năng lượng, xây dựng và tuân thủ khu vực. Lợi thế đến từ việc kiểm soát lộ trình và đảm bảo năng lực mà không phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.
Nền tảng chip hiện định hình chiến lược mô hình
GPU của NVIDIA vẫn là trung tâm của AI tiên phong, nhưng cạnh tranh đang mở rộng qua các bộ tăng tốc AMD, TPU của Google, AWS Trainium và các chương trình silicon tùy chỉnh. Quyết định phần cứng ảnh hưởng đến tốc độ đào tạo, hiệu quả suy luận, dung lượng bộ nhớ, kiến trúc mạng và phần mềm mà các nhà phát triển sử dụng để tối ưu hóa mô hình.
Do đó, các công ty AI lớn đang phân bổ các khối lượng công việc khác nhau cho các nền tảng chip khác nhau. Điều này giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp và tạo đòn bẩy khi năng lực trở nên khan hiếm. Nó cũng làm cho tính di động phần mềm và tối ưu hóa hạ tầng trở thành những phần ngày càng quan trọng trong vị thế cạnh tranh của công ty AI.
Cuộc chiến đám mây mới vừa cạnh tranh vừa phụ thuộc lẫn nhau
Anthropic sử dụng AWS Trainium, Google TPU và GPU NVIDIA đồng thời phân phối Claude qua AWS, Google Cloud và Microsoft Azure. OpenAI hợp tác với Microsoft, Oracle, NVIDIA và các đối tác Stargate khác. Những sắp xếp này cho thấy các công ty AI tiên phong ngày càng coi trọng sự đa dạng năng lực và phạm vi phân phối hơn là một mối quan hệ đám mây độc quyền duy nhất.
Các đối thủ đám mây có thể cùng phục vụ một công ty mô hình, chia sẻ nhà cung cấp phần cứng chung và cho thuê năng lực qua các ranh giới nhà cung cấp. Thị trường đang trở thành một mạng lưới các liên minh chồng chéo, nơi mỗi công ty muốn kiểm soát nhiều hơn nhưng vẫn phụ thuộc vào các đối tác có thể cũng hỗ trợ đối thủ của mình.
Hạ tầng nên ảnh hưởng đến cách doanh nghiệp chọn AI
Các tiêu chuẩn mô hình chỉ tiết lộ một phần trải nghiệm sản xuất. Hạ tầng quyết định độ trễ, khả năng sẵn có theo vùng, giới hạn tốc độ, cư trú dữ liệu, độ tin cậy dịch vụ và chi phí hoàn thành các khối lượng công việc lớn. Một mô hình mạnh mẽ nhưng thường không có sẵn hoặc quá đắt khi mở rộng có thể kém hữu ích hơn một lựa chọn thay thế hơi yếu hơn nhưng đáng tin cậy.
Doanh nghiệp nên so sánh các nhà cung cấp dựa trên các tiêu chí vận hành bên cạnh trí tuệ. Các câu hỏi quan trọng bao gồm liệu khối lượng công việc có thể di chuyển qua các vùng, năng lực có được đảm bảo, giá cả thay đổi thế nào khi mở rộng và liệu có thể giới thiệu các mô hình dự phòng hay không. Các quy trình làm việc di động và định tuyến đa mô hình có thể giảm thiểu rủi ro gián đoạn, thiếu hụt và thay đổi nền tảng đột ngột.
