Google đầu tư 2000 tỷ USD vào AI, đặt cược vào RSI như bước nhảy vọt tiếp theo

Điểm kỳ dị AI đã sắp đến!

Gần đây, nhà đầu tư nổi tiếng được mệnh danh là "Warren Buffett của Thung lũng Silicon", Chamath Palihapitiya, đã dự đoán về lộ trình cuối cùng về "Điểm kỳ dị AI" trên X.

1. Con người đã tạo ra AGI.

2. AGI trở nên rất giỏi trong việc nghiên cứu lĩnh vực AI.

3. Nó thiết kế một AI thông minh hơn.

4. AI thông minh hơn đó lại thiết kế ra một AI còn thông minh hơn nữa.

5. Chu trình này được lặp lại liên tục và ngày càng nhanh hơn.

Tiếp theo, ông còn đưa ra một kết luận gây chấn động—

Xem xét các thành tựu và khả năng mà các phòng thí nghiệm AI lớn đã công bố trong vài tuần qua, tôi dám nói rằng chúng ta hiện đang ở trong vòng lặp này.

Trong 18 tháng tới, RSI sẽ nhanh chóng nâng cao khả năng AI.

Cuối cùng, chi phí biên của tất cả các mô hình AI sẽ tiến gần đến 0!

Không chỉ là các nhà đầu tư, toàn bộ Thung lũng Silicon hiện nay đều hết sức tin tưởng vào RSI.

Mới đây, tại một hội nghị của Đại học California, Berkeley, Giám đốc chiến lược cấp cao của Google DeepMind, Jasjeet Sekhon, đã đưa ra một phán đoán còn ấn tượng hơn:

Sự đầu tư điên cuồng chưa từng có trong giới công nghệ khổng lồ về cơ bản đều đang đặt cược vào ba chữ cái này—RSI!

Cuộc “đánh cược khoa học lớn nhất trong lịch sử nền văn minh nhân loại” này có quy mô còn vượt quá cả chương trình Apollo lên Mặt Trăng, Dự án Manhattan và cả internet.

Tại sao các ông lớn lại sẵn sàng mạo hiểm nguy cơ đứt gãy dòng tiền để tiếp tục cuộc cược này?

AI ngày nay có thể tự sửa lỗi, hoạt động liên tục trong vài giờ mà không cần người giám sát, thậm chí còn có thể tạo và tối ưu hóa các thành phần cấp thấp như kernel và trình biên dịch.

Nhưng theo Jasjeet Sekhon, đây mới chỉ là tiền đề của RSI.

Anh ấy nói, đừng cảm thấy việc sử dụng AI để thiết kế AI là điều khó tin; trong thời kỳ Cách mạng Công nghiệp, con người cũng đã sử dụng những chiếc máy hơi nước thế hệ đầu tiên để chế tạo những chiếc máy hơi nước mạnh mẽ hơn ở thế hệ tiếp theo.

RSI thực sự trông như thế nào?

Một nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm định nghĩa: RSI thực sự có nghĩa là một mô hình AI có thể tự độc lập thiết kế lại kiến trúc nền tảng của chính nó, thậm chí tạo ra một thế hệ mô hình hoàn toàn mới từ con số không, trong suốt quá trình này không cần sự can thiệp của các nhà khoa học con người.

Một khi vượt qua ngưỡng này, tốc độ tiến hóa của AI sẽ thoát khỏi sự kiểm soát của con người.

Con người mất vài chục năm để hoàn thành quá trình lặp lại, nhưng AI có thể chỉ cần vài tuần, thậm chí vài ngày.

At this point, the singularity cycle will truly arrive!

Hiểu được tiềm năng của RSI, bạn sẽ hiểu vì sao Thung lũng Silicon đang tiêu tiền như điên.

Năm nay, riêng chi tiêu vốn của Google vào trung tâm dữ liệu AI, chip và cơ sở hạ tầng đã đạt mức đáng kinh ngạc từ 195 đến 205 tỷ USD, và năm tới sẽ còn tăng mạnh!

Các cổ đông ở Phố Wall bắt đầu lo lắng vì doanh thu từ phần mềm AI hoặc dịch vụ điện toán đám mây, theo báo cáo tài chính, hiện chưa thể bù đắp được mức chi tiêu vốn lớn như vậy.

Sekhon, từng là giáo sư thống kê tại Yale, đã lập tức vạch trần mối nguy hiểm này.

Chúng ta đang đối mặt với một “hố không khí AI” tiềm tàng, tiền đã chi ra nhưng thu nhập lại không xuất hiện như dự kiến.

Trung tâm dữ liệu đã xây xong, chip đã lắp đặt, điện đã kéo vào, nhưng thứ thực sự có thể hiện thực hóa khoản đầu tư này thì vẫn chưa xuất hiện.

Thực tế, ngay trước khi Sekhon, phố Wall đã dùng thuật ngữ “air pocket” để mô tả tình huống này: chi tiêu vốn vượt trước thu nhập, nhà đầu tư đang mua một lâu đài trên không.

Vì sao vẫn phải chạy nước rút với mắt bị bịt kín, khi rủi ro lớn đến vậy?

Câu trả lời của Sekhon là: Đây là lần đặt cược khoa học lớn nhất trong lịch sử nền văn minh nhân loại.

Anh ấy cho biết, hiện nay đầu tư toàn cầu vào AI đã khiến Dự án Manhattan và chương trình Apollo hạ cánh xuống Mặt Trăng trở nên nhạt nhòa, thậm chí còn vượt xa cả thời kỳ phát triển internet trước đây.

Lý lẽ của người đánh bạc này rất đơn giản: Mặc dù công nghệ hiện tại chưa phải là RSI thực sự, nhưng "ngắn hạn nó rõ ràng là không khôn ngoan".

Vì một khi RSI thực sự được thực hiện, như đã nêu ở trên, chi phí biên của tất cả các mô hình AI sẽ tiến gần đến 0.

Khi đó, công ty đầu tiên nắm vững RSI sẽ sở hữu năng suất gần như thần thánh, trực tiếp áp đảo tất cả đối thủ cạnh tranh và độc quyền nguồn lực tính toán và trí tuệ toàn cầu.

Đây không còn là vấn đề lợi nhuận hay thua lỗ của một công ty, mà là một cuộc chơi sinh tử với quy tắc "người thắng chiếm hết, người thua phải rời cuộc chơi".

For this ticket to a new era, $200 billion is just a drop in the bucket.

Hôm nay, đống trung tâm dữ liệu, TPU và điện năng này, nếu chỉ có thể dựa vào các kỹ sư con người đào tạo mô hình từng thế hệ bằng tay, thì đó sẽ là một khoản tài sản cố định khổng lồ và liên tục hao mòn.

Nhưng ngay khi AI bắt đầu tăng tốc việc nghiên cứu và phát triển AI, logic của sổ cái sẽ thay đổi trực tiếp.

Sức mạnh tính toán bạn đầu tư không còn bị tiêu hao theo cách tuyến tính, mà có thể sinh lợi kép: Thế hệ AI này giúp bạn tạo ra thế hệ tiếp theo nhanh hơn, và thế hệ tiếp theo lại giúp bạn tạo ra thế hệ sau đó.

Đó là lý do Sekhon nói RSI là "một phần then chốt trong logic đầu tư". RSI chính là điều kiện tiên quyết để số tiền này có thể thu hồi vốn.

Quá trình RSI của "Tam gia"

Google, Anthropic, OpenAI, mỗi bên cung cấp một mẫu.

Hãy xem Google trước.

Hệ thống AlphaEvolve của DeepMind được thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa thuật toán bằng AI.

Nó tăng tốc 23% một lõi then chốt trong quá trình huấn luyện Gemini, giúp giảm tổng thời gian huấn luyện 1%; thiết kế mạch mà nó cải tiến đã được tích hợp trực tiếp vào chip TPU thế hệ tiếp theo.

Bây giờ nó đã trở thành công cụ thông thường trong cơ sở hạ tầng của Google, những công việc như chính sách bộ nhớ đệm, nó đã hoàn thành trong hai ngày những gì con người trước đây phải mất vài tháng mới làm xong.

AI giúp chế tạo chip và tạo ra AI nhanh hơn đã trở thành hiện thực.

Hãy xem thêm Anthropic.

Tháng 4 năm nay, họ thực hiện một thí nghiệm táo bạo hơn: chín tác nhân Claude bị đưa vào một nhiệm vụ nghiên cứu căn chỉnh bị giới hạn, tự đưa ra giả thuyết, tự chạy thí nghiệm và trao đổi phát hiện với nhau.

Hai nhà nghiên cứu con người làm việc một tuần chỉ thu hẹp được 23% khoảng cách hiệu suất; chín tác nhân thông minh tổng cộng sử dụng 800 giờ và chi phí khoảng 18.000 USD, thu hẹp được 97%.

Dường như AI đã có thể tự thực hiện nghiên cứu?

Đừng vội, trong cùng bản báo cáo này, còn ẩn một bằng chứng phản bác quan trọng hơn: khi các nhà nghiên cứu áp dụng phương pháp “hiệu quả nhất” này vào môi trường huấn luyện sản xuất thực tế của Claude, nó không mang lại bất kỳ cải tiến nào có ý nghĩa thống kê.

Điều này cho thấy, giữa "tăng tốc trong nhiệm vụ giới hạn" và "việc tái cấu trúc thực sự khả năng của AI" vẫn còn một khoảng cách lớn.

Cuối cùng là OpenAI.

Tháng 7, OpenAI tiết lộ: GPT-5.6 Sol của họ đã tự viết lại các kernel GPU trong môi trường sản xuất thông qua Codex, giảm chi phí suy luận end-to-end 20%; nó còn thực hiện hàng trăm thí nghiệm kiến trúc trên mô hình giải mã suy đoán của chính mình, tăng hiệu quả tạo token hơn 15%.

OpenAI thậm chí lần đầu tiên trong tài liệu phát hành, công bố một «Chỉ số RSI» được thiết kế riêng để đánh giá khả năng tự cải tiến.

Vòng khép kín có sắp bắt đầu quay không?

OpenAI đã nói rất thận trọng trên thẻ hệ thống của họ: GPT-5.6 Sol chưa đạt đến ngưỡng tự cải tiến «High» do công ty tự định nghĩa; nó có thể giải quyết một phần các vấn đề nghiên cứu thực tế, nhưng vẫn chưa thể thiết kế và thực thi đáng tin cậy các kế hoạch hậu huấn luyện hoàn chỉnh.

Ba ví dụ đặt cạnh nhau, bức tranh hiện tại của RSI trở nên rất rõ ràng:

AI hỗ trợ phát triển AI đang thực sự diễn ra; nhưng RSI thực sự — AI tự tái cấu trúc toàn bộ kiến trúc của chính nó, huấn luyện và triển khai người kế nhiệm mạnh mẽ hơn — vẫn còn một chặng đường dài phía trước.

Bóng tối buông xuống, khi AI siêu mạnh trở thành tin tặc và vũ khí sinh học

Tuy nhiên, phía sau điểm kỳ dị cũng tồn tại những bóng tối.

Tại hội nghị này, giáo sư Dawn Song từ Berkeley, mới gia nhập bộ phận “Siêu trí tuệ” của Meta, cùng với Sekhon, đã chuyển trọng tâm thảo luận sang vấn đề mà mọi người đều đang tránh né: rủi ro cực đoan của AI.

Sự đồng thuận của hai người là: mối nguy hiểm lớn nhất không phải là mô hình đột ngột trở nên thông minh, mà là sự mất cân bằng giữa tốc độ tấn công và phòng thủ.

Khi AI sở hữu khả năng RSI, nó có thể chữa khỏi ung thư, giúp con người khám phá vũ trụ, nhưng đồng thời nó cũng có thể trở thành vũ khí hủy diệt loài người tối thượng.

Đầu tiên là sự "đánh hạ cấp độ" từ góc độ an ninh mạng.

Dawn Song cảnh báo rằng trong ngắn hạn, sự phát triển của AI sẽ "có lợi cho kẻ tấn công" hơn, tạo nên một chiến trường cực kỳ bất cân xứng: tin tặc chỉ cần tìm thấy một lỗ hổng để thành công, trong khi bên phòng thủ phải bảo vệ trước mọi khả năng tấn công có thể xảy ra.

Khi những kẻ tấn công độc hại sử dụng các tác nhân AI thông minh để đầu độc các kho mã nguồn mở, quét và khai thác các lỗ hổng do các lập trình viên con người để lại, những ngày sắp tới sẽ rất khó khăn:

Hãy nghĩ xem, hệ thống phòng thủ hiện tại của chúng ta yếu đuối đến mức nào: lưới điện năng lượng của Mỹ, hệ thống bệnh viện toàn cầu, mạng lưới tài chính — trước một siêu AI, chúng có thể giống như làm bằng giấy.

But cybersecurity is still relatively "child's play".

Sekhon lo lắng hơn về sinh học, anh ấy đã đưa ra một kịch bản cực kỳ đáng sợ trong cuộc họp rằng chúng ta đã rất gần với một thế giới nơi “bất kỳ ai, chỉ cần giao tiếp với mô hình bằng ngôn ngữ tự nhiên, cũng có thể thiết kế ra một loại virus hoặc protein gây chết người.”

Anh ấy đề xuất rằng xã hội tương lai phải thực hiện các biện pháp cấp phép, giám sát và theo dõi cực kỳ nghiêm ngặt đối với tất cả các "vật liệu có liên quan đến sinh học", giống như cách hiện nay chúng ta theo dõi phân bón dùng để chế tạo thuốc nổ.

Hiện tại, Google đang cố gắng áp dụng công nghệ “watermark” (SynthID) mà họ sử dụng để nhận diện nội dung do AI tạo ra vào lĩnh vực sinh học.

Điều này có nghĩa là, trong tương lai, nếu có công ty tổng hợp chuỗi DNA cho các công ty dược phẩm, hệ thống có thể quét các chuỗi này để tìm kiếm những "mã độc" nguy hiểm chết người bị AI tạo ra một cách bí mật.

Lúc đó, liệu hàng phòng thủ sẽ được xây dựng nhanh hơn, hay AI sẽ tiến hóa nhanh hơn?

Điều này nghe giống như khoa học viễn tưởng, nhưng những bộ não ở Thung lũng Silicon đã đưa ra thời gian đếm ngược chính xác.

Chamath nói: 18 tháng tới, thế giới sẽ rơi vào hỗn loạn.

Sekhon nhận định: RSI thực sự “rất có khả năng xuất hiện trong vài năm tới”.

Cùng trong sự kiện, Phó giám đốc nghiên cứu của DeepMind, Oriol Vinyals, và đồng sáng lập OpenAI, Wojciech Zaremba, thậm chí còn đưa ra các năm cụ thể: 2027 hoặc 2028.

Trong lịch sử loài người, chưa từng có công nghệ nào có khả năng viết lại quỹ đạo nền văn minh một cách căn bản lại tiến gần đến thời điểm giới hạn như vậy.

Lần này, một cuộc cược với thời gian đã được đưa ra bàn bạc.

Đầu tư vào hạ tầng đang tiến nhanh theo tốc độ của sức mạnh tính toán, các chip, điện năng và trung tâm dữ liệu sẽ đều được hoàn thiện trong vài năm tới.

Tuy nhiên, thu nhập tương ứng và RSI có theo kịp chuyến xe này không?

Trong khoảng trống giữa chừng, liệu chúng ta có vô tình va phải cái “huyệt khí” này không?

Nhưng ít nhất tại Sekhon, hướng đi của cú đặt cược 200 tỷ USD của Google đã rõ ràng: RSI sẽ đến.

The steam engine created better steam engines, and humanity ushered in the Industrial Revolution.

Hiện tại, AI đang nuôi dưỡng việc tạo ra những AI tốt hơn, đồng thời đưa thế hệ chúng ta đến một ranh giới chưa biết trước.

Dù bạn đã sẵn sàng hay chưa, trung tâm dữ liệu ầm ầm sẽ không ngừng lại, sự tự tiến hóa của AI sẽ không dừng lại.

Đếm ngược đã bắt đầu, bạn đã sẵn sàng đón nhận điểm kỳ dị chưa?

Tài liệu tham khảo:

https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/google-deepmind-exec-says-unprecedented-capex-actually-bet-rsi?rc=epv9gi

https://x.com/kimmonismus/status/2084257726599716882

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat “New Intelligence Yuan”, tác giả: ASI Revelation; biên tập: Yuan Yu Aeneas