Nếu xu hướng này trở thành hiện thực, những công ty đang dẫn đầu cuộc đua AI như OpenAI, Anthropic hay xAI của Elon Musk có thể đối mặt với thách thức lớn. Tương lai của AI khi đó có thể nhỏ hơn, rẻ hơn và kém sinh lời hơn nhiều so với kỳ vọng hiện nay của nhà đầu tư.
Ngày 1/6/2026, Nvidia công bố nền tảng AI mới dành cho máy tính cá nhân chạy Windows, làm dấy lên khả năng rằng tương lai của AI không nhất thiết phải gắn với các trung tâm dữ liệu khổng lồ.
Một nghiên cứu của Đại học Stanford công bố trước đó khoảng hai tuần cũng đưa ra nhận định tương tự. Nghiên cứu so sánh hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ nhỏ chạy trên máy tính cá nhân với các mô hình ngôn ngữ lớn vận hành trong trung tâm dữ liệu.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm nhiều mô hình SLM trên cả máy tính PC và Mac, xử lý 500.000 yêu cầu hội thoại và 500.000 bài toán suy luận. Kết quả cho thấy các SLM đạt hiệu quả tương đương hoặc tốt hơn LLM trong hơn 80% tác vụ. Đối với các ứng dụng trong lĩnh vực bán hàng, quản lý và giải trí, tỷ lệ thành công thậm chí tiệm cận 100%.
Tất nhiên, SLM chưa vượt trội hoàn toàn. Với các nhiệm vụ suy luận phức tạp nhất, SLM chỉ đạt hiệu quả tương đương LLM trong khoảng 50% trường hợp. Tuy nhiên, con số này đã tăng rất mạnh so với mức chỉ 8% cách đây hai năm, cho thấy khoảng cách về năng lực giữa hai loại mô hình đang nhanh chóng thu hẹp.
Đáng chú ý hơn, hiệu quả sử dụng năng lượng của SLM đang cải thiện rất nhanh. Theo nghiên cứu, chỉ số "trí tuệ trên mỗi watt điện tiêu thụ" của SLM đã tăng hơn 5 lần trong hai năm qua. Điều đó đồng nghĩa các mô hình này không chỉ đạt hiệu quả tương đương hoặc tốt hơn trong phần lớn tác vụ mà còn tiêu thụ ít hơn từ 50% đến 80% năng lượng, qua đó giúp giảm đáng kể chi phí vận hành.
Thách thức đối với các ông lớn AI và trung tâm dữ liệu
Nếu xu hướng này tiếp diễn và SLM thu hẹp khoảng cách với LLM nhanh hơn dự kiến, tác động đối với các doanh nghiệp đang dẫn dắt làn sóng AI hiện nay có thể rất lớn.
Theo tác giả, nghiên cứu của Stanford hàm ý rằng LLM chỉ còn là giải pháp tối ưu về mặt kinh tế trong khoảng 20% các trường hợp sử dụng hiện nay.
Nếu nhận định này chính xác, các mức định giá mà OpenAI hay Anthropic kỳ vọng đạt được khi niêm yết cổ phiếu có thể bị đặt dấu hỏi. Ngay cả mức định giá khoảng 2.850 tỷ USD của SpaceX, vốn được hỗ trợ phần lớn bởi kỳ vọng về AI thông qua xAI, cũng có thể bị ảnh hưởng.
Các công ty này hoàn toàn có thể tham gia thị trường SLM bằng cách thu nhỏ các mô hình hiện có. Tuy nhiên, trở ngại lớn là nhiều SLM tiên tiến hiện nay được phát triển theo mô hình mã nguồn mở, cho phép người dùng tiếp cận miễn phí hoặc với chi phí rất thấp. Điều đó đồng nghĩa biên lợi nhuận của các nhà cung cấp AI sẽ thấp hơn đáng kể so với mô hình kinh doanh hiện tại.
Cơn sốt xây dựng trung tâm dữ liệu có thể đối mặt rủi ro
Một hệ quả quan trọng khác là SLM không cần đến các trung tâm dữ liệu quy mô lớn.
Nếu phần lớn tác vụ AI có thể được xử lý ngay trên máy tính cá nhân với chi phí thấp hơn, nhu cầu xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ chứa hàng loạt chip GPU, TPU hay Trainium đắt đỏ sẽ suy giảm đáng kể.
Trong kịch bản đó, nhiều trung tâm dữ liệu đang được xây dựng hiện nay có nguy cơ trở thành các dự án đầu tư kém hiệu quả.
Nếu làn sóng đầu tư trung tâm dữ liệu chững lại, hiệu ứng dây chuyền có thể lan rộng ra toàn bộ hệ sinh thái AI. Kỳ vọng tăng trưởng đối với các tập đoàn điện toán đám mây quy mô lớn sẽ giảm xuống, chi tiêu vốn bị cắt giảm và nhu cầu đối với các nhà sản xuất chip cũng suy yếu theo.
Ai có thể hưởng lợi?
Theo tác giả, nhóm hưởng lợi rõ ràng nhất từ xu hướng này có thể là các nhà sản xuất máy tính cá nhân như Apple.
Trong khi đó, Nvidia cũng có thể là một trong số ít doanh nghiệp đứng vững nếu nền tảng AI dành cho máy tính cá nhân mà hãng vừa công bố thành công.
Nhìn từ góc độ này, việc Nvidia mở rộng sang AI trên máy tính cá nhân không đơn thuần là chiến lược đa dạng hóa hoạt động kinh doanh, mà còn giống một biện pháp phòng vệ nhằm đảm bảo hãng vẫn giữ được vị thế quan trọng bất kể công nghệ AI cuối cùng phát triển theo hướng nào.
Nguồn:Vinanet/VITIC (Theo Reuters)