Để theo đuổi giấc mơ AI, trong năm nay, ngành công nghệ đã đổ khoảng 400 tỷ USD vào các chip chuyên dụng và trung tâm dữ liệu, nhưng ngày càng có nhiều câu hỏi về sự khôn ngoan của mức đầu tư chưa từng có này.
Cốt lõi của những nghi ngờ này là những ước tính quá lạc quan về thời gian sử dụng của các chip chuyên dụng này trước khi trở nên lỗi thời.
Với những lo ngại dai dẳng về bong bóng AI và phần lớn nền kinh tế Mỹ hiện đang phụ thuộc vào sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, các nhà phân tích cảnh báo rằng lời cảnh tỉnh có thể rất khắc nghiệt và tốn kém.
"Gian lận" là cách nhà đầu tư nổi tiếng Michael Burry, người nổi tiếng nhờ bộ phim "The Big Short," mô tả tình hình trên mạng xã hội X vào đầu tháng 11.
Trước làn sóng AI do ChatGPT tạo ra, các ông lớn điện toán đám mây thường cho rằng chip và máy chủ của họ sẽ có tuổi thọ khoảng sáu năm.
Tuy nhiên, Mihir Kshirsagar thuộc Trung tâm Chính sách Công nghệ Thông tin của Đại học Princeton cho rằng "sự kết hợp giữa hao mòn và lỗi thời công nghệ khiến giả định tuổi thọ sáu năm khó có thể duy trì được."
Một vấn đề khác: các nhà sản xuất chip - với Nvidia là nhà lãnh đạo không thể tranh cãi - đang tung ra các bộ xử lý mới, mạnh mẽ hơn nhiều so với trước đây.
Chưa đầy một năm sau khi ra mắt chip Blackwell hàng đầu, Nvidia đã thông báo rằng Rubin sẽ ra mắt vào năm 2026 với hiệu năng cao hơn gấp 7,5 lần.
Với tốc độ này, các chip sẽ mất từ 85 đến 90% giá trị thị trường trong vòng ba đến bốn năm, Gil Luria của công ty tư vấn tài chính D.A. Davidson cảnh báo.
Giám đốc điều hành của Nvidia, Jensen Huang, đã tự mình đưa ra quan điểm này vào tháng 3, giải thích rằng khi Blackwell được phát hành, không ai còn muốn sử dụng thế hệ chip trước đó nữa.
"Có những trường hợp Hopper vẫn hoạt động tốt," ông nói thêm, đề cập đến con chip cũ hơn. "Nhưng không nhiều."
Các bộ xử lý AI cũng đang gặp sự cố thường xuyên hơn so với trước đây, Luria lưu ý. "Chúng hoạt động quá nóng đến nỗi đôi khi thiết bị bị cháy."
Một nghiên cứu gần đây của Meta về mô hình AI Llama của họ cho thấy tỷ lệ hỏng hóc hàng năm là 9%.
Đối với cả Kshirsagar và Burry, tuổi thọ thực tế của những chip AI này chỉ là hai hoặc ba năm.
Nvidia đã phản bác trong một tuyên bố bất thường vào tháng 11, bảo vệ ước tính bốn đến sáu năm của ngành công nghiệp dựa trên bằng chứng thực tế và xu hướng sử dụng.
Nhưng Kshirsagar tin rằng những giả định lạc quan này có nghĩa là sự bùng nổ AI dựa trên chi phí "thấp một cách giả tạo" - và hậu quả là không thể tránh khỏi.
Nếu các công ty buộc phải rút ngắn thời gian khấu hao, "nó sẽ ngay lập tức ảnh hưởng đến lợi nhuận" và cắt giảm lợi nhuận, Jon Peddie của Jon Peddie Research cảnh báo. "Đây là nơi các công ty gặp rắc rối với việc ghi sổ kế toán gian lận."
Các nhà phân tích cảnh báo rằng hậu quả có thể lan rộng khắp một nền kinh tế ngày càng phụ thuộc vào AI.
Luria không lo lắng về những gã khổng lồ như Amazon, Google hay Microsoft, những công ty có nguồn doanh thu đa dạng. Mối quan tâm của ông tập trung vào Oracle và CoreWeave.
Cả hai công ty đều đang gánh khoản nợ khổng lồ trong khi chạy đua mua thêm chip để cạnh tranh giành khách hàng điện toán đám mây.
Việc xây dựng trung tâm dữ liệu đòi hỏi phải huy động một lượng vốn đáng kể, Luria chỉ ra.
"Nếu chúng có vẻ kém lợi nhuận hơn" vì thiết bị phải được thay thế thường xuyên hơn, "thì việc huy động vốn sẽ trở nên đắt đỏ hơn."
Tình hình đặc biệt bấp bênh vì một số khoản vay sử dụng chính những con chip làm tài sản thế chấp.
Một số công ty hy vọng sẽ giảm bớt thiệt hại bằng cách bán lại các chip cũ hoặc sử dụng chúng cho các tác vụ ít đòi hỏi hơn so với trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Một con chip từ năm 2023, "nếu khả thi về mặt kinh tế, có thể được sử dụng cho các vấn đề thứ cấp và làm bản sao lưu," Peddie nói.
