Giám đốc Phó phụ trách Học máy sâu của Nvidia tin rằng chi phí vận hành AI vượt quá chi phí tiền lương nhân sự

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo đang khiến chi phí phần cứng và chi phí tính toán mà doanh nghiệp phải gánh chịu tăng mạnh. Gần đây, Phó giám đốc phụ trách học sâu của NVIDIA, Bryan Catanzaro, cho biết chi phí vận hành AI đã vượt chi phí tiền lương của nhân viên, trong các ứng dụng thực tế, AI không nhất thiết có thể giảm chi phí lao động như kỳ vọng.

Quy mô chi tiêu tính toán AI cao hơn chi phí tiền lương của các chuyên gia

Phó giám đốc phụ trách ứng dụng học sâu của NVIDIA, Catanzaro, khi trả lời phỏng vấn truyền thông đã thừa nhận rằng, đối với nhóm kỹ thuật do ông dẫn dắt, chi phí tính toán để vận hành các mô hình AI cao hơn rất nhiều so với chi phí tiền lương khi tuyển dụng các nhân sự kỹ thuật cấp cao. Nhận định này thách thức quan điểm phổ biến trên thị trường rằng AI chắc chắn sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận hành. Mặc dù AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, nhưng chi phí cho phần cứng hiệu năng cao, nguồn cung cấp điện và công tác bảo trì ở phía sau lại cực kỳ lớn, khiến trong một số lĩnh vực phát triển kỹ thuật nhất định, chi phí vận hành của máy móc thậm chí còn nặng hơn chi phí nhân công, tạo thành một kiểu chi tiêu thâm dụng vốn mới.

Tự động hóa chưa khả thi về mặt kinh tế với đa số công việc

Dữ liệu nghiên cứu được MIT (Học viện Công nghệ Massachusetts) công bố năm 2024 cung cấp cơ sở học thuật cho nhận định về chi phí này. Nghiên cứu tập trung phân tích nhiều nhiệm vụ phụ thuộc vào phán đoán bằng thị giác, và phát hiện tự động hóa bằng AI hiện chỉ mang lại hiệu quả kinh tế trong khoảng 23 % công việc, trong khi ở 77 % còn lại, việc thuê nhân viên con người vẫn là lựa chọn tương đối rẻ hơn và hiệu quả hơn. Nghiên cứu cho biết để AI đạt được mức hiệu suất tương đương con người, khoản đầu tư lớn vào phần mềm và phần cứng là cần thiết; đối với đa số doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc các ngành cụ thể, ngưỡng tài chính để tự động hóa toàn diện vẫn quá cao. Ngoài ra, các lỗi do công nghệ chưa trưởng thành, chẳng hạn như rủi ro hủy hoại dữ liệu trong cơ sở dữ liệu mà các kỹ sư phản ánh, cũng làm tăng chi phí “ẩn”.

Các doanh nghiệp công nghệ chịu áp lực phân bổ lại ngân sách quá mức

Mặc dù chi phí đầu tư ban đầu rất kinh ngạc, các công ty công nghệ lớn trong mảng chi tiêu cho AI vẫn không hề giảm bớt. Theo thống kê, các nhà lãnh đạo công nghệ toàn cầu dự kiến đầu tư khoảng 7,400 tỷ USD vào cơ sở hạ tầng liên quan đến AI trong năm 2024, tăng trưởng đáng kể so với năm trước. Tuy nhiên, loại hình đầu tư cường độ cao này cũng tác động đến công tác lập kế hoạch tài chính của doanh nghiệp. Giám đốc công nghệ của Uber, Praveen Neppalli Naga, cho biết việc triển khai các công cụ mã hóa bằng AI làm tăng chi phí nghiên cứu và phát triển tổng thể, buộc công ty phải xem xét lại việc lập kế hoạch ngân sách, vì chi tiêu thực tế thường vượt xa phạm vi dự kiến ban đầu. Điều này cho thấy, trong khi công nghệ AI cải thiện hiệu suất, nó đồng thời cũng tạo áp lực lên dòng tiền mặt và việc phân bổ nguồn lực của doanh nghiệp.

Trong khi các doanh nghiệp đầu tư cho AI, họ đồng thời đang tiến hành cắt giảm nhân sự quy mô lớn; thống kê cho thấy, tính từ đầu năm đến nay đã có hơn 9.2 vạn nhân sự trong ngành công nghệ bị mất việc, tốc độ cắt giảm nhân sự cao hơn đáng kể so với mức của các năm trước, phản ánh giai đoạn “chỉnh hợp” giữa cân bằng tài chính và chuyển đổi kỹ thuật mà ngành công nghệ đang trải qua. Dù hiện tại chi phí vận hành vẫn cực cao, với sự trưởng thành của cơ sở hạ tầng và hiệu quả vận hành mô hình tăng lên, cấu trúc chi phí vẫn còn dư địa để giảm. Liệu AI trong tương lai có thể thực sự thể hiện lợi ích kinh tế hay không, mấu chốt nằm ở việc công nghệ đó có thể đạt được các ứng dụng quy mô hóa ổn định hay không trong bối cảnh giảm bớt sự giám sát của con người, thay vì chỉ đơn thuần cân nhắc về chi phí.

Bài viết này cho rằng Phó giám đốc phụ trách học sâu của NVIDIA nhận định chi phí vận hành AI vượt chi phí tiền lương nhân lực, xuất hiện sớm nhất trên chuỗi tin tức ABMedia.