Alphabet đã hứa rằng mô hình AI thế hệ tiếp theo sẽ sẵn sàng vào cuối tháng Sáu. Hiện đã giữa tháng Bảy, nhưng mô hình này vẫn chưa xuất hiện.
Một báo cáo của Bloomberg ngày 16 tháng 7 tiết lộ rằng việc ra mắt Gemini 3.5 Pro đã bị hoãn sau khi các nhà phát triển phát hiện hiệu suất mã hóa của mô hình không đáp ứng được kỳ vọng trong quá trình huấn luyện. Tin tức này khiến cổ phiếu của Alphabet giảm hơn 4% trong giao dịch sau giờ hành chính, gia tăng thêm lo ngại trước báo cáo kết quả kinh doanh quý hai của công ty dự kiến vào ngày 22 tháng 7.
Câu hỏi 190 tỷ USD
Đây là điều về tham vọng AI của Alphabet: chúng cực kỳ tốn kém. Dự báo chi tiêu vốn của công ty cho năm 2026 ở mức 180 đến 190 tỷ USD. Để so sánh, con số này gấp khoảng đôi mức 91,45 tỷ USD mà họ chi tiêu vào năm 2025.
CEO Sundar Pichai trước đây đã chỉ ra các vấn đề về chuỗi cung ứng, hạn chế về điện năng và giới hạn về tính toán là những rào cản đối với việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI của Alphabet.
Cuộc gọi báo cáo kết quả vào ngày 22 tháng 7 sẽ cần đưa ra các mốc thời gian cụ thể và lộ trình sinh lời. Các nhà đầu tư theo dõi cuộc gọi nên chú ý kỹ hai điểm: liệu Alphabet có cung cấp mốc thời gian đã điều chỉnh cho Gemini 3.5 Pro hay không, và liệu công ty có điều chỉnh hướng dẫn chi tiêu vốn xuống thấp hơn hay duy trì con số 180 đến 190 tỷ USD.
Cuộc đua vũ trang AI trở nên phức tạp hơn
OpenAI và Anthropic đều đang tích cực ra mắt các mô hình cạnh tranh. Mỗi tuần Gemini 3.5 Pro chưa được phát hành là một tuần các khách hàng doanh nghiệp và nhà phát triển tăng cường tích hợp với các nền tảng đối thủ.
Kết quả đào tạo không như mong đợi khiến việc trì hoãn trở nên đặc biệt đáng lo ngại. Hiệu suất lập trình là một trong những tiêu chuẩn thương mại có giá trị nhất đối với các mô hình ngôn ngữ lớn, thúc đẩy sự áp dụng trong số các nhà phát triển phần mềm và các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình kỹ thuật.
Điều này có nghĩa gì đối với các dự án AI thuần crypto
Không có mối liên hệ trực tiếp nào với tiền điện tử trong việc hoãn lại Gemini của Alphabet. Không đề cập đến bất kỳ token nào. Không có giao thức nào liên quan.
Những lời thừa nhận của Pichai về các ràng buộc về năng lượng và hạn chế về tính toán chính là những vấn đề mà các mạng GPU phi tập trung và các giao thức huấn luyện phân tán tuyên bố có thể giải quyết.
Khi Alphabet giảm 4% sau giờ giao dịch, nó kéo theo tâm lý công nghệ rộng hơn. Và tâm lý công nghệ, dù tốt hay xấu, vẫn có mối tương quan đáng kể với sự sẵn sàng chấp nhận rủi ro trên các thị trường tiền điện tử.