Phỏng vấn: Hành trình vòng tròn
Biên dịch & Sắp xếp: Yuliya, PANews
Khi làn sóng AI lan rộng toàn cầu với tốc độ chưa từng có, một cuộc "cạnh tranh vũ khí" về năng lực tính toán đã chính thức bắt đầu. Khi giá trị thị trường của NVIDIA vượt ngưỡng 1 nghìn tỷ USD, các tập đoàn lớn như AWS, Google Cloud gần như độc quyền về năng lực tính toán đám mây, một thách thức sâu sắc đã đặt ra trước tất cả các nhà đổi mới AI: Liệu sự tập trung cao độ của năng lực tính toán có kìm hãm sự đổi mới mở và khóa tương lai AI trong "vườn kín" của một vài công ty lớn hay không?
Với kinh nghiệm thành công khi bán công ty của mình cho Snapchat với giá 60 triệu USD, và đã thành lập Product Science - công ty cung cấp dịch vụ tối ưu hóa mã AI cho các doanh nghiệp hàng đầu, hai anh em David và Daniel Laborman, đồng sáng lập của Gonka AI, mang theo kinh nghiệm liên tiếp khởi nghiệp từ lĩnh vực tính toán song song đến công nghệ thực tế tăng cường (AR), đã mang đến thị trường một góc nhìn độc đáo để phá vỡ bế tắc hiện tại: xây dựng một mạng lưới tính toán AI phi tập trung hoàn toàn được điều hành bởi cộng đồng.
David và Daniel trong loạt chương trình Founder's Talk mới của The Round Trip do PANews và Web3.com Ventures đồng sản xuất, đã chi tiết trình bày lý do tại sao họ lấy cảm hứng từ lịch sử phát triển cơ sở hạ tầng Bitcoin, và nỗ lực tái hiện "cuộc cách mạng ASIC" trong lĩnh vực AI thông qua một khung khích lệ tài chính mở, nhằm phá vỡ hoàn toàn những giới hạn về chi phí tính toán. Họ cũng chia sẻ cách mà Gonka AI đã thu hút được khoản đầu tư 50 triệu USD từ các tập đoàn lớn như Bitfury, đồng thời đưa ra những quan điểm độc đáo về xu hướng "bong bóng AI" hiện nay.
Từ trò chơi, thực tế tăng cường đến trí tuệ nhân tạo phi tập trung
PANews:Chào mừng David và Daniel! Rất vui khi các bạn có thể đến đây. Tôi biết rằng các bạn có nền tảng chuyên môn rất vững và đã dành nhiều năm làm việc trong lĩnh vực này. Các bạn có thể chia sẻ với khán giả của chúng ta một chút về câu chuyện cá nhân của mình được không?
Gonka AI:Xin chào mọi người. Trước tiên, chúng tôi là anh em ruột thịt, cuộc sống và sự nghiệp của chúng tôi luôn gắn bó mật thiết với nhau. Câu chuyện của chúng tôi bắt đầu từ năm 2003, từ thời điểm đó, chúng tôi đã có hứng thú sâu sắc với tính toán song song và mạng lưới phi tập trung.
Sau đó, chúng tôi đã bước vào lĩnh vực trò chơi trực tuyến, về bản chất cũng là một dạng tính toán song song quy mô lớn — hàng ngàn người chơi tương tác với nhau theo thời gian thực qua mạng Internet. Để nâng cao hiệu suất sản xuất hoạt hình trong trò chơi và giảm chi phí, chúng tôi tiếp tục dấn thân vào lĩnh vực Thị giác Máy tính (Computer Vision).
Trong khi đó, thị giác máy tính lại dẫn chúng ta đến một hướng hoàn toàn mới: chúng ta bắt đầu...SnapchatPhát triển hình ảnh ảo AR. Trải nghiệm này rất thành công, cuối cùng Snapchat đã mua lại công ty của chúng tôi với giá 60 triệu USD, điều này cũng trở thành một bước ngoặt quan trọng trong sự nghiệp của chúng tôi.
Trong quá trình trải nghiệm các dự án và công ty khác nhau,Chúng tôi luôn mang trong lòng một ước muốn: tạo ra những thứ thực sự có thể tạo ra tác động lớn trên phạm vi xã hội, đặc biệt là trong cách con người tương tác với nhau.Khi AI xuất hiện dưới một hình thức hoàn toàn mới – mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – mọi thứ đã thay đổi. Nó không còn là học máy quen thuộc như trước đây, mà là một công cụ mạnh mẽ có thể giao tiếp thực sự và giúp chúng ta giải quyết các vấn đề một cách thiết thực. Chúng ta đang chứng kiến thế hệ AI mới dựa trên kiến trúc Transformer, không chỉ là các mô hình ngôn ngữ mà còn mang lại nhiều khả năng vượt trội hơn nữa.Dù là tạo hình ảnh, tạo video, hay những bước đột phá trong các lĩnh vực như sinh học, hóa học, vật lý, thậm chí bao gồm cả thiết kế và cách vận hành nhà máy điện hạt nhân hiệu quả hơn, làn sóng AI này gần như đang ảnh hưởng đến mọi thứ.
Tiếp theo, chúng ta còn sẽ chứng kiến sự phát triển nhanh chóng của phần mềm robot và ô tô tự lái., và những thay đổi này đang diễn ra rất nhanh chóng, ngay tại thời điểm hiện tại.
Nhưng theo đó là một mối lo ngại, không phải nỗi sợ hãi khoa học viễn tưởng kiểu "Terminator", mà là mối lo về tình hình thực tế.Hiện nay, khoảng 65% năng lực tính toán đám mây toàn cầu nằm trong tay ba công ty Mỹ (như AWS, Google Cloud...). Nếu tính thêm hai công ty Trung Quốc là Alibaba và Tencent, năm tập đoàn này kiểm soát tới 80% năng lực tính toán đám mây toàn cầu.Lõi của AI chính là năng lực tính toán, và ở giai đoạn hiện tại, AI hầu như đồng nghĩa với năng lực tính toán đám mây. Các công ty đang cạnh tranh khốc liệt để kiểm soát 100% năng lực tính toán AI. Nếu tiếp tục phát triển theo hướng này, chúng ta sẽ bước vào một thế giới rất kỳ lạ:
Chỉ có rất ít công ty thực sự sở hữu và kiểm soát toàn bộ AI, và những AI này sẽ:
- Thay thế cho nhiều vị trí công việc
- Tái cấu trúc toàn bộ nền kinh tế
- Thay đổi cách thức vận hành của xã hội
Do đó, chúng ta cho rằng AI phi tập trung là một vấn đề quan trọng và không thể tránh khỏi.
Đây chính là lý do tại sao chúng ta cuối cùng đã đến với Gonka AI.
PANews:Đúng vậy, các anh/chị không phải là những người mới trong lĩnh vực AI. Trước khi thành lập Gonka AI, các anh/chị đã từng sáng lập một công ty khác là Product Science, một công ty từng nhận được đầu tư từ các quỹ nổi tiếng như Coatue, K5 và Slow Ventures. Các anh/chị có thể chia sẻ đôi chút về trải nghiệm này, và nó đã định hướng như thế nào để các anh/chị đến với Gonka AI không?
Gonka AI:Tất nhiên. Công nghệ thị giác máy tính mà chúng ta đã tập trung phát triển trước đây, về bản chất chính là AI và học máy. Việc ứng dụng thực tế AI từ rất sớm đã chủ yếu diễn ra trong các lĩnh vực như tạo hình ảnh, sản xuất hoạt hình, và nhờ đó chúng ta đã xây dựng được uy tín của mình trong ngành học máy.
Sau khi rời Snap, chúng tôi đã thành lập Product Science.Công ty này sử dụng AI để cung cấp dịch vụ tối ưu hóa mã nguồn cho các công ty hàng đầu thế giới như Walmart, JPMorgan Chase và Airbnb. Ngày nay, nhiều người biết rằng AI có thể hỗ trợ viết mã, nhưng cũng rất quan trọng để đảm bảo rằng những đoạn mã này có thể chạy hiệu quả. Trước khi chúng tôi hoàn toàn chuyển sự chú ý sang Gonka và việc phi tập trung hóa cơ sở hạ tầng AI, việc cải thiện hiệu suất mã nguồn chính là trọng tâm kinh doanh của chúng tôi.
Ý tưởng kiểu "Bitcoin" của Gonka AI
PANews:Bạn đã đề cập đến vấn đề tập trung hóa năng lực tính toán, điều này thực sự đáng lo ngại. Gần đây sự cố ngừng hoạt động quy mô lớn của Cloudflare đã khiến một nửa thế giới tiền mã hóa tê liệt, và AWS cũng thường xuyên gặp sự cố, mỗi lần như vậy đều gây ra ảnh hưởng lớn đến hàng loạt ứng dụng. Gonka AI sẽ giải quyết vấn đề này như thế nào? Nó dường như không phải là một nền tảng điện toán phi tập trung tổng quát, mà lại tập trung hơn vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Gonka AI:Đúng vậy, đối mặt với tình trạng tập trung cao độ của năng lực tính toán hiện nay, con đường duy nhất chúng ta nhìn thấy chính là phi tập trung hóa.
Trên phương diện mô hình, chúng ta đã thấy các phòng thí nghiệm độc lập như DeepSeek đã chứng minh rằng họ hoàn toàn có khả năng huấn luyện ra các mô hình chất lượng cao có thể sánh ngang với các tập đoàn công nghệ lớn, nhưng năng lực tính toán vẫn là yếu tố cốt lõi bị hạn chế. Hiện tại, nhiều phòng thí nghiệm tiên phong đều dựa vào hạ tầng do các công ty cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn xây dựng, và trong lĩnh vực phi tập trung, trước đây vẫn chưa xuất hiện các giải pháp có quy mô tương đương.Ngay cả mạng lưới sức mạnh tính toán AI phi tập trung lớn nhất hiện nay là Bittensor, cũng chỉ sở hữu khoảng 5.000 GPU cấp độ trung tâm dữ liệu. Trong khi đó, các công ty như OpenAI, xAI đang xây dựng các cụm máy khổng lồ với hàng triệu GPU cao cấp. Sự chênh lệch quy mô giữa hai bên là rất lớn.
Chúng tôi nhận ra rằng,Để AI thực sự thuộc về nhân dân và tránh sự cố duy nhất, cách duy nhất là xây dựng một mạng lưới tính toán phi tập trung có quy mô tương xứng.Lúc này, chúng ta đã học được bài học to lớn từ Bitcoin. Chúng ta không chỉ xem nó là "vàng kỹ thuật số", mà còn coi đó là một trong những khung khổ vĩ đại nhất để xây dựng hạ tầng quy mô lớn.
Trong 15 năm qua, cộng đồng Bitcoin đã xây dựng một hạ tầng phi thường theo cách phi tập trung. Ngày nay, mạng lưới Bitcoin có quy mô khoảng 26 GW, vượt xa tổng cộng của Google, Amazon, Microsoft, OpenAI và xAI. Đây là một dự án quy mô lớn được hàng triệu người tham gia độc lập trên toàn thế giới cùng nhau xây dựng, nhằm thoát khỏi các hệ thống tập trung.
Đáng kinh ngạc không kém chính là tốc độ đổi mới về phần cứng. Trong vòng 15 năm, lượng tiêu thụ năng lượng để thực hiện 1 TH/s năng lực tính toán Bitcoin đã giảm từ 5 triệu joule xuống còn 15 joule, hiệu suất tăng lên đáng kinh ngạc 300.000 lần! Chúng tôi tin rằng,Nếu có thể mang lại cùng sự thay đổi này cho năng lực tính toán AI, thì "năng lực tính toán dồi dào" thực sự sẽ trở thành hiện thực, và AI cũng sẽ có thể được sử dụng bởi mọi người trên Trái Đất.
Người dẫn chương trình:Tôi nhận thấy rằng,Gã khổng lồ cơ sở hạ tầng Bitcoin đầu tiên Bitfury vừa mới tuyên bố đầu tư 50 triệu USD cho các bạn.Điều này có nghĩa là thị trường đang nhìn thấy một mô hình nào đó tương tự không? Bitcoin đã làm cho năng lượng trở nên "có thể thay thế" được, bởi vì bất kể năng lượng ở Siberia hay Silicon Valley, nó đều có thể được chuyển hóa thành giá trị sức mạnh tính toán đồng nhất. Các bạn có đang làm cho sức mạnh tính toán cũng trở nên "có thể thay thế" được không? Với việc AI rất nhạy cảm với các yếu tố như độ trễ, điều này có phải là một thách thức không?
Gonka AI:Chúng tôi tin rằng điều tương tự cũng sẽ xảy ra trong lĩnh vực năng lực tính toán. Hiện tại, các con chip của NVIDIA rất đắt đỏ, và phần lớn chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu của các công ty như OpenAI đều phải trả cho NVIDIA. Tuy nhiên, nếu chúng ta có thể sao chép lại sự chuyển đổi đổi mới bằng các mạch tích hợp đặc dụng (ASIC) trong lĩnh vực AI, thế giới sẽ hoàn toàn khác.
Sau khi chi phí phần cứng của từng đơn vị năng lực tính toán giảm mạnh, chi phí năng lượng sẽ lại trở thành biến số quan trọng. Việc các công ty khai thác và nhà sản xuất phần cứng giai đoạn đầu như Bitfury hiện đang đầu tư vào hệ sinh thái này chính là một tín hiệu rất mạnh mẽ:Họ đã nhận ra mô hình giống hệt với giai đoạn phát triển đầu tiên của Bitcoin.
Hồi tưởng lại năm 2012, GPU vẫn là thiết bị đào coin phổ biến, nhưng chỉ vài năm sau, ASIC đã nhanh chóng trở thành con đường khả thi duy nhất nhờ hiệu suất vượt trội hàng chục lần so với các loại chip thông dụng. Điều đáng ngạc nhiên là các công ty sản xuất ra những thiết bị ASIC này không phải đến từ các tập đoàn công nghệ lớn, mà lại là một số công ty khởi nghiệp nhỏ không mấy ai biết đến. Điều này có thể xảy ra hoàn toàn nhờ vào hệ thống động lực tài chính của Bitcoin:
- Cạnh tranh mở:Dù bạn là ai, miễn là bạn có thể cung cấp sức mạnh tính toán hiệu quả lớn nhất cho mạng lưới, bạn sẽ nhận được phần thưởng token lớn nhất.
- Vòng lặp tích cực:Khi giá token tăng lên, phần thưởng trở nên hấp dẫn hơn, qua đó khuyến khích nhiều người tham gia vào cuộc đua nâng cao tổng năng lực tính toán của mạng lưới.
- Giảm bớt rào cản đổi mới:Một công ty nhỏ ở Hàn Quốc hoặc San Francisco, chỉ cần thiết kế được một con chip hiệu quả hơn, không cần đội ngũ bán hàng lớn, không cần xây dựng mối quan hệ với các tập đoàn khổng lồ, thậm chí cũng không cần các nhà đầu tư truyền thống, họ chỉ cần kết nối con chip đó vào mạng lưới, và ngay khi chứng minh được hiệu quả, họ có thể bắt đầu tạo ra lợi nhuận ngay lập tức.
Khung này đã giảm đáng kể ngưỡng và độ phức tạp của việc kinh doanh "sức mạnh tính toán". Chúng tôi tin rằng, tình huống này sẽ lặp lại trong lĩnh vực chip AI. Khi giao thức được thiết lập, mọi người có thể kết nối thiết bị tính toán của họ để kiếm tiền, bất kể đó là máy tính cá nhân, GPU của NVIDIA mua lại, hay sức mạnh tính toán thuê từ trung tâm dữ liệu, đều có thể tham gia mạng lưới, đóng góp và nhận lại phần thưởng.Chúng tôi dự đoán rằng, trong vòng một đến hai năm tới, sự đổi mới do khung tài chính thúc đẩy sẽ mang lại cho mạng AI sự tăng trưởng hàng trăm, thậm chí hàng nghìn lần về năng lực tính toán, phá vỡ hoàn toàn những giới hạn về năng lực tính toán mà chúng ta đang đối mặt ngày nay.
Mạng lưới phi tập trung hóa sẽ thay đổi thị trường sức mạnh tính toán như thế nào?
PANews:Mô hình này rất thú vị, khiến người ta nhớ lại câu chuyện những thợ đào tiền mã hóa đầu tiên đã tận dụng GPU dư thừa trong trường học để đào tiền. Ngày nay, nhiều công ty đã mua những GPU H100 đắt tiền, nhưng phần lớn thời gian chúng vẫn để trống vì họ không biết cách tận dụng tối đa. Liệu mạng lưới của bạn có thu hút được những người dùng như vậy không?
Gonka AI:Chúng ta thực sự đã gặp phải rất nhiều tình huống tương tự và thậm chí còn hào hứng hơn. Một số công ty khởi nghiệp AI rất thành công đã mua hàng trăm GPU H200 của các nhà đầu tư trong làn sóng sôi động ban đầu, nhưng đến nay chỉ có một nửa trong số đó được sử dụng một cách hiệu quả.
Một tình huống phổ biến khác là nhiều công ty hiện đang thuê năng lực tính toán từ các trung tâm dữ liệu lớn để chạy các mô hình mã nguồn mở. Sau đó, họ nhận ra rằng thông qua mạng lưới của chúng tôi, họ có thể làm một điều thông minh hơn: thay vì tự chạy các mô hình một cách kém hiệu quả, họ có thể sử dụng cùng dịch vụ đó thông qua API của mạng lưới Gonka; đồng thời, họ cài đặt nút mạng Gonka lên các GPU thuê của chính mình và đóng góp cho mạng lưới. Nhờ đó, họ vừa có thể sử dụng các mô hình AI, vừa nhận được phần thưởng tiền tệ, từ đó đạt được hiệu suất và lợi nhuận cao hơn rất nhiều so với trước đây.
Để sử dụng GPU một cách hiệu quả, bạn cần xử lý đồng thời hàng nghìn yêu cầu, điều này rất khó khăn đối với từng dự án riêng lẻ. Do đó, các doanh nghiệp hoặc chấp nhận tỷ lệ sử dụng thấp đối với phần cứng tự có (hoặc thuê), hoặc phải trả phí API đắt đỏ, cả hai phương án này đều không phải là giải pháp tối ưu. Việc kết nối vào mạng lưới và trở thành một phần của hệ sinh thái là lựa chọn tốt hơn.
Nhiều bên tham gia trong mạng lưới của chúng tôi không chỉ có "khả năng tính toán dư thừa". Ví dụ, các trung tâm dữ liệu như Gcore, Hyperfusion, họ bản thân là những doanh nghiệp thương mại hiệu quả, và không có nhiều năng lực dư thừa. Nhưng trong vài tháng qua, họ nhận ra rằng việc kết nối GPU vào mạng lưới Gonka có thể mang lại lợi nhuận cao hơn so với việc cho thuê trực tiếp cho khách hàng, bởi vì họ có được cơ hội tiếp cận giá trị từ sự tăng trưởng của mạng lưới. Vì vậy, họ bắt đầu dần dần chuyển hàng trăm GPU từ hoạt động cho thuê sang mạng lưới của chúng tôi.
Đây chính là lý do tại sao mạng lưới có thể mở rộng từ hàng nghìn GPU lên hàng triệu GPU. Dù các tập đoàn lớn như OpenAI đã mua đi phần lớn GPU trên thị trường, vẫn còn hàng triệu GPU rải rác nằm trong tay những người tham gia độc lập. Riêng lẻ họ không thể cạnh tranh, nhưng nếu hợp tác với nhau, họ có thể tạo ra một sức mạnh đáng kể.
Luật logic này cũng áp dụng tương tự ở cấp độ quốc gia.
Một năm trước, khi chúng tôi trao đổi với chính phủ một số quốc gia, ý tưởng chủ đạo của họ là "chúng tôi muốn xây dựng cụm của riêng mình, phát triển trí tuệ nhân tạo chủ quyền".
Một năm sau, khi chúng tôi lại gặp các bộ trưởng từ Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Kazakhstan và các quốc gia khác, họ đều nhận thức rõ rằng, với tư cách là những người chơi độc lập chỉ sở hữu một lượng nhỏ GPU, họ hoàn toàn không thể cạnh tranh với các tập đoàn lớn.
Nhưng nếu họ cùng nhau tham gia vào một mạng phi tập trung lớn và đáng tin cậy, thì hoàn toàn có thể duy trì chủ quyền riêng của từng người, bởi vì mỗi người đều có thể tin tưởng vào mạng phi tập trung này.
Tranh luận về bong bóng AI: Là cơn sóng của thời đại, hay sự sụp đổ của những cược đặc biệt?
PANews:Không thể chối cãi, lĩnh vực AI đang trải qua làn sóng nhiệt huyết và tăng trưởng nhanh chóng. Tuy nhiên, dưới sự kỳ vọng cao của các nhà đầu tư và người dùng, chúng ta có đang tiến gần tới một "bong bóng AI" hay không? Nhiều người đã so sánh nó với bong bóng Internet năm 2000.
Gonka AI:Đây là một câu hỏi rất thú vị. Nhìn lại bong bóng Internet năm 2000, mặc dù lúc đó đã trải qua một "sự sụp đổ nhỏ", nhưng 25 năm sau, ngày nay chúng ta hãy xem thế giới đã trở thành ra sao? Internet là một cuộc cách mạng công nghệ thực sự, và sự thay đổi mô hình kinh tế mà nó mang lại cũng là điều thực sự. Những công ty ngày ấy nay đã trưởng thành thành những tập đoàn trị giá hàng nghìn tỷ đô la, hoàn toàn thay đổi cuộc sống của chúng ta.
Sự thay đổi mà AI mang lại sẽ còn cách mạng và triệt để hơn nhiều so với Internet.Hãy tưởng tượng, trong vòng 30 đến 50 năm tới, mỗi người đều sở hữu một robot cá nhân có thể thay họ làm việc trong nhà máy. Điều này không phải là khoa học viễn tưởng, mà là hiện thực đang đến gần. Do đó, các nhà đầu tư sẵn sàng bỏ ra hàng trăm tỷ USD đầu tư vào công nghệ này, và điều đó hoàn toàn hợp lý.
Dĩ nhiên, trong quá trình này chắc chắn sẽ có những khoản đầu tư thất bại, giống như trong lĩnh vực đầu tư mạo hiểm trong 30 năm qua, khi mà một lượng lớn vốn đã bị mất đi. Tuy nhiên nhìn chung, lợi nhuận mà lĩnh vực này mang lại là vô cùng dồi dào, và nó thực sự đã thay đổi thế giới.
Vì vậy, có phải bong bóng hay không phụ thuộc vào góc nhìn của bạn. Một số công ty sẽ phá sản do những giả định sai lầm. Ví dụ, có thể Gonka đã sai lầm trong đánh giá về tính khả thi của AI phi tập trung; ngược lại, tất cả các khoản đầu tư hiện tại vào NVIDIA cũng có thể là một bong bóng khổng lồ.
Lịch sử từng chứng kiến một tình huống tương tự. Năm 2012, giá cổ phiếu của NVIDIA từng tăng mạnh nhờ vào câu chuyện về tiền mã hóa, vì thị trường cho rằng công ty sẽ thống trị thị trường đào coin. Tuy nhiên, sau đó là cuộc cách mạng của các thiết bị ASIC, khiến NVIDIA gần như mất hoàn toàn thị trường này. Bây giờ, AI lại mang đến cho NVIDIA một đợt tăng trưởng giá trị khổng lồ, vì thị trường kỳ vọng đây là một thị trường khổng lồ trị giá hàng chục nghìn tỷ USD. Kỳ vọng này có thể là đúng, nhưng không ai có thể đảm bảo rằng NVIDIA sẽ luôn duy trì vị thế thống trị. Vậy nếu cuộc cách mạng ASIC xảy ra lần nữa trong lĩnh vực AI, điều gì sẽ xảy ra?
Hãy tưởng tượng rằng, nếu bạn tái tạo toàn bộ năng lực tính toán của mạng lưới Bitcoin ngày nay, nhưng thay vì sử dụng các thiết bị đào ASIC, bạn lại sử dụng các con chip Blackwell mới nhất của NVIDIA, bạn sẽ cần đầu tư tới 50 nghìn tỷ USD! Điều này rõ ràng là không thể duy trì được.
Do đó, có thể chúng ta đang nói đến không phải "bong bóng AI", mà là bong bóng hình thành từ việc đầu tư mạnh vào các công ty cụ thể và các con đường công nghệ cụ thể. Nếu thị trường đánh giá sai về NVIDIA, thì có thể 5 đến 7 công ty trị giá hàng nghìn tỷ USD sẽ bị thiệt hại nặng nề, nhưng điều đó không có nghĩa là AI bản thân nó là bong bóng. Công nghệ AI sẽ không biến mất, và quá trình thay đổi cuộc sống và kinh doanh của nó cũng sẽ không dừng lại, chỉ có thể là những công ty mang lại giá trị này sẽ thay đổi.
PANews:Tôi hoàn toàn đồng ý. Giống như hiện tại chúng ta không nói "tôi đang dùng internet", mà thay vào đó là "tôi đang dùng một ứng dụng", và ứng dụng này lại sử dụng internet. Tương lai, mọi ứng dụng đều sẽ sử dụng AI theo một hình thức nào đó, nó sẽ trở nên phổ biến đến mức chúng ta thậm chí không nhận ra sự tồn tại của nó.
Gonka AI:Đúng như vậy. Nếu bạn hiện tại xem biểu đồ nến của chỉ số Nasdaq từ khi thành lập đến nay, bạn sẽ thấy cuộc "thảm họa lớn" năm 2000 chỉ là một gợn sóng nhỏ không đáng kể trong đường tăng trưởng kéo dài hàng thập kỷ. Vào thời điểm đó, mọi người cho rằng tất cả các sản phẩm sẽ được bán trực tuyến trong vòng 5 năm, điều này không xảy ra, nhưng nó thực sự đã xảy ra trong vòng 15 năm.
AI cũng vậy. Tương lai mà robot xuất hiện khắp nơi có thể sẽ không xảy ra trong vòng 5 năm tới, nhưng gần như chắc chắn sẽ xảy ra, không có lực lượng nào có thể ngăn cản. Nhìn từ góc độ này, việc nhu cầu về năng lực tính toán của chúng ta tăng lên hàng nghìn lần là điều tất yếu. Điều chúng ta cần là một mô hình kinh tế dài hạn, được thiết kế cho hàng chục năm tới, để hỗ trợ tầm nhìn này, giống như Bitcoin vậy.