Amazon Web Services (AWS) và Microsoft đang rút lui khỏi đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI, cho thấy vấn đề với mô hình tập trung. Các nhà phân tích đang sử dụng sự phát triển mới nhất này để nhấn mạnh lý do tại sao cơ sở hạ tầng dựa trên blockchain phi tập trung có thể là giải pháp.
Kai Wawrzinek, đồng sáng lập của Impossible Cloud Network, đã thảo luận về những câu hỏi đang nổi lên này trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với BeInCrypto.
Trung tâm dữ liệu AI gặp trở ngại
Vài tháng trước, AI dường như là một trong những lĩnh vực hứa hẹn nhất của ngành công nghệ toàn cầu. Tuy nhiên, với việc các công ty như AWS và Microsoft thông báo tạm dừng xây dựng trung tâm dữ liệu AI, bức tranh trông rất khác. Điều gì đã xảy ra? Tương lai của AI sẽ ra sao? Kai Wawrzinek đã mô tả tình hình như hiện nay:
“Tin tức rằng AWS đang cùng Microsoft rút khỏi các trung tâm dữ liệu mới khi nhu cầu về AI đang tăng trưởng theo cấp số nhân là minh chứng cho sự kém hiệu quả to lớn mà mô hình này mang lại cho việc mở rộng internet toàn cầu. Microsoft và AWS có thể đang nhận ra rằng các mô hình cơ sở hạ tầng tập trung đơn giản là không thể thích ứng đủ nhanh,” Wawrzinek tuyên bố.
AWS và Microsoft không phải là những công ty duy nhất đối mặt với những vấn đề này. Mặc dù Meta công khai tuyên bố sẽ chi hàng trăm tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI và trung tâm dữ liệu, nhưng chưa đầy ba tháng sau đó, họ đã yêu cầu đối thủ cạnh tranh tài trợ.
OpenAI cũng đã bị rung chuyển bởi chi phí vận hành ChatGPT; Sam Altman ngầm thừa nhận rằng nghiên cứu của họ có thể không bao giờ có lãi.
Wawrzinek thấy một giải pháp rõ ràng – từ bỏ hoàn toàn mô hình tập trung và tập trung vào DeFAI. Mặc dù các nhà lãnh đạo ngành này đã tích lũy hàng tỷ USD trong vốn đầu tư và tiên phong phát triển LLM, nhưng toàn bộ chiến lược có thể tự đánh bại chính mình.
Ví dụ, việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI tại Mỹ đang làm quá tải các kỹ sư điện với công việc ở mức độ chưa từng có. Với quá nhiều chuyên gia tập trung vào chính các trung tâm, điều này đang tạo ra nút thắt cổ chai cho lao động có kỹ năng.
Điều này gây hại cho các dự án năng lượng tái tạo và lưới điện, mỉa mai thay lại làm giảm chức năng của các trung tâm dữ liệu.
“Kỷ nguyên AI cần cơ sở hạ tầng có thể theo kịp tốc độ và quy mô của nó, và các hệ thống phi tập trung là những mô hình duy nhất được xây dựng cho tương lai đó. Ngược lại, một cách tiếp cận phi tập trung, dựa trên thị trường giải quyết vấn đề này: khả năng có thể được triển khai hiệu quả hơn ở nơi và khi cần thiết mà không cần chờ đợi nhiều năm cho các siêu dự án tập trung,” Wawrzinek bổ sung.
DeFAI có thể đối mặt với những thách thức không?
So với mô hình trung tâm dữ liệu tập trung, DeFAI đã tăng cường khả năng tiếp cận tính toán AI. Các động lực kinh tế được kích hoạt bởi blockchain có thể tăng tốc độ triển khai, nâng cao khả năng mở rộng và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên mà không cần vốn đầu tư lớn ban đầu.
Những hệ thống phi tập trung này, nói ngắn gọn, có sự linh hoạt hơn so với đối thủ của họ.
Các công ty AI dựa trên blockchain đã có thể tận dụng khả năng tính toán đáng kể mà không cần các trung tâm dữ liệu tập trung. Ví dụ, công ty DePIN Aethir đã đạt được những bước tiến lớn với mô hình GPU-as-a-service của mình.
Các công ty khác như 0G Labs đã chứng minh rằng phát triển AI phi tập trung không chỉ khả thi về mặt lý thuyết; nó còn có lợi nhuận và cần thiết cho hệ sinh thái.
Nếu tất cả điều này có vẻ xa vời hoặc không tưởng, điều quan trọng là nhớ đến sự kiện “thiên nga đen” của AI – DeepSeek.
Mô hình genAI của Trung Quốc đã chứng minh cho cả thế giới rằng các công ty AI có thể tạo ra các LLM tiên tiến với chi phí phần cứng thấp hơn nhiều. Vì vậy, ngành công nghiệp AI có thể cần phải suy nghĩ lại về mô hình trung tâm dữ liệu nếu một nhà phát triển này đã thành công như vậy.
Mặc dù những người hoài nghi đã tự hỏi liệu AI phi tập trung có thể cạnh tranh với các trung tâm dữ liệu hay không, thực tế là sự tập trung hóa có thể có những kém hiệu quả riêng của nó.
Cho đến nay, các công ty AI tập trung đã tích lũy hàng tỷ USD trong đầu tư mạo hiểm, nhưng khả năng đổi mới của họ đang gặp bế tắc. Chúng ta có thể cần một mô hình tốt hơn để tạo ra những kết quả tốt nhất có thể.
“Tương lai của cơ sở hạ tầng AI nằm ở các mạng mở, không cần cấp phép, nơi cung và cầu gặp nhau một cách linh hoạt và toàn cầu, không phải thông qua các mô hình hyperscaler lỗi thời đang gặp khó khăn để theo kịp,” Wawrzinek kết luận.
Tất cả thông tin có trên trang web của chúng tôi được xuất bản với thiện chí và chỉ dành cho mục đích thông tin chung. Bất kỳ hành động nào người đọc thực hiện đối với thông tin được tìm thấy trên trang web của chúng tôi, họ cần phải đánh giá lại và hoàn toàn chịu rủi ro từ quyết định của chính họ.
