Với sự ra đời của ChatGPT, chúng ta đang chứng kiến một vòng cách mạng trí tuệ nhân tạo mới. Cuộc cách mạng này không chỉ làm thay đổi mối quan hệ giữa con người và máy móc, công nghệ và công nghiệp, ảo và thực mà còn mang đến những thách thức sâu sắc cho trật tự văn minh của xã hội loài người.
Để nắm bắt những cơ hội này hay đáp ứng những thách thức tiềm ẩn, điều đó không chỉ phụ thuộc vào năng lực kỹ thuật mà còn phụ thuộc vào việc bạn “ở đâu”. **
** **
Hạn chết, lũ chết
Gần đây, Forbes đã công bố danh sách 50 công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu: ** 43 công ty Mỹ trong danh sách chỉ đến từ 4 bang, trong đó California đặc biệt nổi bật với con số khổng lồ là 35 công ty; ** New York (4), Các bang Texas (2) và Massachusetts (1), với một công ty hoạt động hoàn toàn từ xa. Không có ai ở Vành đai Rust, Trung Tây hoặc Nam.
Chúng ta cũng có thể thấy mức độ tập trung địa lý cao này trong các danh sách AI khác. Trong danh sách khác của IVP Enterprise 55, có 18 người đến từ San Francisco, California↓
Viện Brookings, tổ chức nghiên cứu hàng đầu ở Hoa Kỳ, gần đây đã xuất bản một báo cáo chi tiết. Thông qua phân tích cụm dữ liệu khu vực đô thị bao gồm bảy chỉ số về nghiên cứu và thương mại hóa trí tuệ nhân tạo ở 384 khu vực đô thị, người ta nhận thấy rằng trí tuệ nhân tạo ở Các hoạt động Thông minh của Hoa Kỳ tập trung nhiều ở "siêu sao" - Khu vực Vịnh San Francisco (bao gồm tàu điện ngầm SF và tàu điện ngầm san jose) và 13 "người áp dụng sớm" (người áp dụng sớm)
Theo dữ liệu đăng tuyển từ Lightcast từ tháng 1 đến tháng 5 năm 2023, 60% tin tuyển dụng AI tổng hợp mới chỉ nằm ở 15 khu vực đô thị được đề cập ở trên. Trong khi đó,** chỉ sáu khu vực thành thị lớn (San Francisco, San Jose, New York, Los Angeles, Boston và Seattle) đã chiếm gần một nửa (47%) tổng số tin tuyển dụng về AI tổng hợp của Hoa Kỳ trong 10 tháng qua. **
** **
Hiệu ứng mạng
Trên toàn cầu, việc làm trong ngành công nghệ tiếp tục tăng trưởng, nhưng nếu nhìn kỹ, bạn sẽ thấy rằng các ngành hàng đầu (đặc biệt là ngành công nghệ) tiếp tục tập trung về mặt địa lý hơn là “phân tán”. **
Hiện nay khoa học công nghệ phát triển đã bước vào kỷ nguyên “trí tuệ nhân tạo và máy học”, nhất là trong giai đoạn đầu, việc các công ty tập hợp lại với nhau là “cần” hơn là phân tán - việc tập hợp các công ty không chỉ cung cấp các công ty có nhiều nguồn lực và cơ hội hơn, đồng thời cũng tăng cường sự hợp tác và cạnh tranh giữa chúng.
Enrico Moretti, giáo sư kinh tế tại UCB, đã nghiên cứu kinh tế đô thị từ lâu, sau khi nghiên cứu sâu rộng, ông cũng đưa ra kết luận chắc chắn: **Các ngành công nghệ cao ở Hoa Kỳ ngày càng tập trung ở một vài thành phố ven biển đắt đỏ. **
Trong cuốn sách “Các thành phố có mức lương cao”, Enrico Moretti đã đề cập đến một hiện tượng - Sự khác biệt lớn. Ý tưởng cốt lõi là:
**Các thành phố vượt trội trong nền kinh tế đổi mới được thúc đẩy bởi các doanh nhân và công nghệ sẽ giành được nhân tài và cơ hội, và do Hiệu ứng Matthew, khoảng cách này ngày càng lớn, tạo thành tình huống "người thắng sẽ có tất cả". **
Tuy nhiên, chỉ có một số thành phố đổi mới có thể trở thành “người chiến thắng”. Họ may mắn có được các ngành (cụm) “phù hợp”, nền tảng vốn nhân lực vững chắc, lực lượng lao động có trình độ học vấn cao và hệ sinh thái đổi mới mạnh mẽ.Những thành phố này đang bùng nổ, ngày càng lớn hơn, tạo ra ngày càng nhiều đổi mới. những tài năng có tay nghề cao hơn.
Và một khi những thành phố này trở thành "người chiến thắng", họ vẫn ở trên bàn-
Một báo cáo kiểm tra 29 công nghệ đột phá trong 20 năm qua cho thấy sự phân bổ các công việc công nghệ cao này vẫn tập trung cao độ - ví dụ, 10 thành phố hàng đầu về khoa học máy tính, chất bán dẫn và hóa sinh, mỗi thành phố chiếm 50% tổng số nhà phát minh. Chiếm 70%, 79% và 59% và luôn dẫn đầu quanh năm.
Một trong những lý do cho điều này là hiệu ứng mạng bền bỉ:
Đi theo vùng Vịnh. Trong thời kỳ đại dịch, nhiều công nhân và doanh nhân nhập cư đang lên kế hoạch cho một "Cuộc đào thoát vĩ đại khỏi Thung lũng Silicon" - giá nhà đất cao, chi phí sinh hoạt đắt đỏ, tắc nghẽn giao thông, ùn tắc giao thông, tỷ lệ tội phạm cao không thể chấp nhận được, vấn đề vô gia cư ngày càng gia tăng và thuế cao. ..
Tuy nhiên, với tư cách là trung tâm công nghệ và đổi mới toàn cầu, Vùng Vịnh đã phát triển một mạng lưới đổi mới mạnh mẽ và bền bỉ: Có một số lượng lớn các công ty công nghệ, công ty khởi nghiệp, tổ chức đầu tư mạo hiểm và tổ chức nghiên cứu hàng đầu- giá trị của hệ sinh thái đến từ sự tương tác giữa nhiều nhóm phụ thuộc lẫn nhau. Khi các yếu tố của hệ sinh thái trở nên đa dạng hơn, các tương tác sẽ trở nên phức tạp hơn.
**Và điều bạn phải thừa nhận là Internet chính là nguyên nhân khiến hệ sinh thái khó sao chép nhất, đồng thời cũng dễ dàng “thắng được tất cả” và không bao giờ kết thúc. **
Tất nhiên, trong lĩnh vực kỹ thuật AI, có một số thách thức đặc biệt.
**Trước hết là yêu cầu cao về tài năng. **Về mặt lý thuyết, với đủ kiến thức chuyên môn, bất kỳ ai đủ thông minh đều có thể tạo ra AI có khả năng sáng tạo, cho dù họ ở Vùng Vịnh hay Thượng Hải.
**Thứ hai, nó đòi hỏi số vốn lớn. **Đào tạo một mô hình trí tuệ nhân tạo đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, đồng nghĩa với việc tốn rất nhiều tiền.
Thung lũng Silicon là nơi có hai trường đại học hàng đầu thế giới về nghiên cứu AI (Stanford và UC Berkeley) cũng như nhiều nhà đầu tư hàng đầu thế giới về R&D AI, bao gồm Alphabet, Facebook, Salesforce và NVIDIA --** "công ty lớn ủng hộ +Công thức “làm việc nhân tài hàng đầu”** đã góp phần tạo nên một số lượng lớn các bài báo về trí tuệ nhân tạo được trích dẫn nhiều nhất năm 2022.
Khi ngày càng có nhiều công ty AI được thành lập ở California, hiệu ứng mạng lưới ở đây được tạo ra mạnh mẽ. Hiệu ứng này đã củng cố hơn nữa sự thống trị của Vùng Vịnh trong ngành công nghiệp AI, khiến nơi đây trở thành địa điểm lý tưởng cho các công ty công nghệ và nhân tài.
** **
"AI thịnh vượng chung"
Có vẻ như ngành công nghiệp AI sẽ trở thành một ngành tập trung cao độ khác, tập trung vào Vùng Vịnh.
Vào thời điểm này, chính phủ Hoa Kỳ quyết định thực hiện "sự thịnh vượng chung của AI" vì họ tin rằng sự phân bổ không cân bằng có thể làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng xã hội và dẫn đến trì trệ kinh tế ở một số khu vực nhất định.
Cách thức là **tài trợ cho nghiên cứu AI, cung cấp giáo dục và đào tạo, đồng thời xây dựng các chính sách có lợi cho sự đổi mới và cạnh tranh công bằng để giúp nhiều khu vực và người dân được hưởng lợi từ lợi ích của AI. **
Từ năm 2020, NSF đã thiết lập mạng lưới phân bổ các viện trí tuệ nhân tạo quốc gia tại các trường đại học trên cả nước. Đến nay, tổng vốn đầu tư gần 500 triệu USD trong 5 năm đã được triển khai tại 19 thành phố, giúp xây dựng nguồn nhân tài AI và thiết lập kết nối với 37 tiểu bang.
Nguồn hình ảnh:
Giới học thuật Mỹ đang ngày càng nhấn mạnh đến sự thành công của “các chính sách công nghiệp dựa vào địa phương” - xét cho cùng, cuộc chạy đua vào vũ trụ do chính phủ Mỹ phát động là một câu chuyện thành công có định hướng chính sách.
Cùng với thực tế là hoạt động sản xuất hiện đang quay trở lại Hoa Kỳ, chẳng hạn như kế hoạch "Trung tâm đổi mới và công nghệ khu vực" được đưa vào "Đạo luật khoa học và chip" năm ngoái, nhiều người đã nhận ra:
**Để khôi phục cơ sở công nghiệp của Hoa Kỳ, cần phải có sự đổi mới dựa trên AI ở nhiều nơi hơn. Nếu AI tập trung hơn và các khu vực khác bị gạt ra ngoài lề, cơ sở công nghiệp cũng sẽ bị ảnh hưởng tiêu cực. **
Vì vậy, Quốc hội lần thứ 117 đã đề xuất 80 tỷ USD cho các biện pháp chính sách công nghiệp “dựa trên địa điểm”, bao gồm một số kế hoạch đầu tư nhằm tìm cách cải thiện vị trí địa lý AI tập trung cao độ của đất nước.
Phiên bản chính sách công nghiệp của Mỹ
** **
AI + Công nghiệp
Vẫn còn những ngày đầu để triển khai AI tổng quát, nhưng nó đang diễn ra rất nhanh: sự tích hợp sâu sắc giữa công nghệ và ngành công nghiệp đang diễn ra trên toàn cầu. AI sáng tạo không còn chỉ là một công cụ phục vụ nội dung thông tin. Nó đã trở thành “cơ sở kỹ thuật” cho nhiều ngành công nghiệp như tài chính, chăm sóc y tế, lái xe tự động và được kỳ vọng sẽ trở thành “cơ sở hạ tầng kỹ thuật” của xã hội tương lai. **
Trung Quốc có những cơ hội và thách thức lớn trong vấn đề này.
Tại Hội nghị Sức mạnh tính toán Trung Quốc 2023 mới đây, nhiều chuyên gia cho biết: So với mô hình lớn nói chung do ChatGPT đại diện, khuyết điểm của Trung Quốc trong lĩnh vực này là khá rõ ràng: Thứ nhất, họ khởi đầu muộn, tích lũy công nghệ và đầu tư R&D tương đối ít; Ngoài ra, , phải thừa nhận rằng việc huấn luyện các mô hình lớn nói chung đòi hỏi một lượng dữ liệu lớn. Mặc dù Trung Quốc có lượng người dùng Internet khổng lồ** nhưng vẫn có khoảng cách nhất định so với các gã khổng lồ công nghệ nước ngoài trong việc thu thập và xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ, đa văn hóa. **
**Tuy nhiên, cơ hội của Trung Quốc nằm ở những mô hình lớn trong ngành. **
Trở lại năm 2017, Kevin Kelly đã dự đoán: Công thức cho 10.000 công ty khởi nghiệp tiếp theo là bạn đang làm điều gì đó trong một ngành và bổ sung trí tuệ nhân tạo vào đó. Lặp đi lặp lại một triệu lần, sức mạnh là vô tận.
Tôi dự đoán rằng công thức cho 10.000 công ty khởi nghiệp tiếp theo là bạn lấy thứ gì đó và thêm AI vào đó. Chúng ta sẽ lặp lại điều đó hàng triệu lần và nó sẽ thực sự rất lớn.
Mô hình ngành là mô hình deep learning quy mô lớn được thiết kế đặc biệt cho một ngành dọc cụ thể. Kiến thức và kinh nghiệm đặc thù của ngành có thể được tích hợp vào mô hình, từ đó nâng cao chất lượng và độ chính xác của mô hình.
Trung Quốc có chuỗi công nghiệp hoàn chỉnh nhất thế giới và cơ sở công nghiệp vật chất khổng lồ bao trùm hầu hết các ngành từ nông nghiệp, sản xuất đến công nghiệp dịch vụ. Điều này cung cấp nhiều kịch bản ứng dụng và dữ liệu thực cho mô hình lớn của ngành, cho phép mô hình được tối ưu hóa gần hơn với nhu cầu kinh doanh thực tế.
Đồng thời, thị trường Trung Quốc rất lớn và có không gian ứng dụng rộng rãi cho nhiều công nghệ và sản phẩm khác nhau. Các mô hình công nghiệp quy mô lớn có tiềm năng thị trường rất lớn ở Trung Quốc và có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong cả quá trình chuyển đổi công nghệ của các ngành công nghiệp truyền thống cũng như đổi mới và phát triển các ngành công nghiệp mới nổi.
Với sự chuyển đổi và nâng cấp của nền kinh tế Trung Quốc, các ngành công nghiệp khác nhau đang phải đối mặt với áp lực chuyển đổi và đổi mới công nghệ. Là một công nghệ có thể cung cấp các dịch vụ chính xác cho các ngành cụ thể, các mô hình lớn trong ngành có thể đáp ứng chính xác nhu cầu này.
Ví dụ, với sự tự động hóa và cải tiến của ngành sản xuất, phương pháp kiểm tra chất lượng thủ công truyền thống không còn có thể đáp ứng nhu cầu của dây chuyền sản xuất quy mô lớn. Để nâng cao hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm, nhiều nhà sản xuất đã bắt đầu sử dụng công nghệ thị giác máy tính và máy học để phát triển các mô hình kiểm tra chất lượng thông minh.
Trên thực tế, ở Trung Quốc, năng lực nghiên cứu và phát triển có hệ thống bao gồm các phương pháp lý thuyết, công nghệ phần mềm và phần cứng đã dần được hình thành. Ví dụ: Huawei Cloud Pangu Large Model đã ra mắt các mô hình lớn trong các lĩnh vực như khai thác mỏ, phân tử thuốc, điện, khí tượng và sóng, đồng thời khởi động hơn 1.000 dự án đổi mới trong các ngành khác nhau để tạo điều kiện tích hợp sâu công nghệ trí tuệ nhân tạo và ứng dụng công nghiệp.
**Dựa trên khả năng cơ bản của các mô hình lớn nói chung, các mô hình lớn trong ngành đã trở thành xu hướng tất yếu trong phát triển công nghệ. Trung Quốc có nền tảng công nghiệp vật chất khổng lồ, dữ liệu ngành phong phú, nhu cầu cấp thiết về tích hợp sâu công nghệ và công nghiệp, quy mô thị trường khổng lồ và khả năng lặp lại công nghệ nhanh chóng. **
Đây cũng có thể là cơ hội cho ngành công nghiệp Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong thời đại mô hình lớn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Sự phân bố theo địa lý của ngành AI: Vẫn là kẻ thắng được tất cả?
Nguồn: Viện nghiên cứu khu vực đổi mới TOP
Tác giả: Nhóm nghiên cứu khu vực đổi mới
Với sự ra đời của ChatGPT, chúng ta đang chứng kiến một vòng cách mạng trí tuệ nhân tạo mới. Cuộc cách mạng này không chỉ làm thay đổi mối quan hệ giữa con người và máy móc, công nghệ và công nghiệp, ảo và thực mà còn mang đến những thách thức sâu sắc cho trật tự văn minh của xã hội loài người.
Để nắm bắt những cơ hội này hay đáp ứng những thách thức tiềm ẩn, điều đó không chỉ phụ thuộc vào năng lực kỹ thuật mà còn phụ thuộc vào việc bạn “ở đâu”. **
**
**
Hạn chết, lũ chết
Gần đây, Forbes đã công bố danh sách 50 công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu: ** 43 công ty Mỹ trong danh sách chỉ đến từ 4 bang, trong đó California đặc biệt nổi bật với con số khổng lồ là 35 công ty; ** New York (4), Các bang Texas (2) và Massachusetts (1), với một công ty hoạt động hoàn toàn từ xa. Không có ai ở Vành đai Rust, Trung Tây hoặc Nam.
Hiệu ứng mạng
Trên toàn cầu, việc làm trong ngành công nghệ tiếp tục tăng trưởng, nhưng nếu nhìn kỹ, bạn sẽ thấy rằng các ngành hàng đầu (đặc biệt là ngành công nghệ) tiếp tục tập trung về mặt địa lý hơn là “phân tán”. **
Hiện nay khoa học công nghệ phát triển đã bước vào kỷ nguyên “trí tuệ nhân tạo và máy học”, nhất là trong giai đoạn đầu, việc các công ty tập hợp lại với nhau là “cần” hơn là phân tán - việc tập hợp các công ty không chỉ cung cấp các công ty có nhiều nguồn lực và cơ hội hơn, đồng thời cũng tăng cường sự hợp tác và cạnh tranh giữa chúng.
Enrico Moretti, giáo sư kinh tế tại UCB, đã nghiên cứu kinh tế đô thị từ lâu, sau khi nghiên cứu sâu rộng, ông cũng đưa ra kết luận chắc chắn: **Các ngành công nghệ cao ở Hoa Kỳ ngày càng tập trung ở một vài thành phố ven biển đắt đỏ. **
Trong cuốn sách “Các thành phố có mức lương cao”, Enrico Moretti đã đề cập đến một hiện tượng - Sự khác biệt lớn. Ý tưởng cốt lõi là:
**Các thành phố vượt trội trong nền kinh tế đổi mới được thúc đẩy bởi các doanh nhân và công nghệ sẽ giành được nhân tài và cơ hội, và do Hiệu ứng Matthew, khoảng cách này ngày càng lớn, tạo thành tình huống "người thắng sẽ có tất cả". **
Tuy nhiên, chỉ có một số thành phố đổi mới có thể trở thành “người chiến thắng”. Họ may mắn có được các ngành (cụm) “phù hợp”, nền tảng vốn nhân lực vững chắc, lực lượng lao động có trình độ học vấn cao và hệ sinh thái đổi mới mạnh mẽ.Những thành phố này đang bùng nổ, ngày càng lớn hơn, tạo ra ngày càng nhiều đổi mới. những tài năng có tay nghề cao hơn.
Một báo cáo kiểm tra 29 công nghệ đột phá trong 20 năm qua cho thấy sự phân bổ các công việc công nghệ cao này vẫn tập trung cao độ - ví dụ, 10 thành phố hàng đầu về khoa học máy tính, chất bán dẫn và hóa sinh, mỗi thành phố chiếm 50% tổng số nhà phát minh. Chiếm 70%, 79% và 59% và luôn dẫn đầu quanh năm.
Một trong những lý do cho điều này là hiệu ứng mạng bền bỉ:
Đi theo vùng Vịnh. Trong thời kỳ đại dịch, nhiều công nhân và doanh nhân nhập cư đang lên kế hoạch cho một "Cuộc đào thoát vĩ đại khỏi Thung lũng Silicon" - giá nhà đất cao, chi phí sinh hoạt đắt đỏ, tắc nghẽn giao thông, ùn tắc giao thông, tỷ lệ tội phạm cao không thể chấp nhận được, vấn đề vô gia cư ngày càng gia tăng và thuế cao. ..
Tuy nhiên, với tư cách là trung tâm công nghệ và đổi mới toàn cầu, Vùng Vịnh đã phát triển một mạng lưới đổi mới mạnh mẽ và bền bỉ: Có một số lượng lớn các công ty công nghệ, công ty khởi nghiệp, tổ chức đầu tư mạo hiểm và tổ chức nghiên cứu hàng đầu- giá trị của hệ sinh thái đến từ sự tương tác giữa nhiều nhóm phụ thuộc lẫn nhau. Khi các yếu tố của hệ sinh thái trở nên đa dạng hơn, các tương tác sẽ trở nên phức tạp hơn.
**Và điều bạn phải thừa nhận là Internet chính là nguyên nhân khiến hệ sinh thái khó sao chép nhất, đồng thời cũng dễ dàng “thắng được tất cả” và không bao giờ kết thúc. **
Tất nhiên, trong lĩnh vực kỹ thuật AI, có một số thách thức đặc biệt.
**Trước hết là yêu cầu cao về tài năng. **Về mặt lý thuyết, với đủ kiến thức chuyên môn, bất kỳ ai đủ thông minh đều có thể tạo ra AI có khả năng sáng tạo, cho dù họ ở Vùng Vịnh hay Thượng Hải.
**Thứ hai, nó đòi hỏi số vốn lớn. **Đào tạo một mô hình trí tuệ nhân tạo đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, đồng nghĩa với việc tốn rất nhiều tiền.
Thung lũng Silicon là nơi có hai trường đại học hàng đầu thế giới về nghiên cứu AI (Stanford và UC Berkeley) cũng như nhiều nhà đầu tư hàng đầu thế giới về R&D AI, bao gồm Alphabet, Facebook, Salesforce và NVIDIA --** "công ty lớn ủng hộ +Công thức “làm việc nhân tài hàng đầu”** đã góp phần tạo nên một số lượng lớn các bài báo về trí tuệ nhân tạo được trích dẫn nhiều nhất năm 2022.
"AI thịnh vượng chung"
Có vẻ như ngành công nghiệp AI sẽ trở thành một ngành tập trung cao độ khác, tập trung vào Vùng Vịnh.
Vào thời điểm này, chính phủ Hoa Kỳ quyết định thực hiện "sự thịnh vượng chung của AI" vì họ tin rằng sự phân bổ không cân bằng có thể làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng xã hội và dẫn đến trì trệ kinh tế ở một số khu vực nhất định.
Cách thức là **tài trợ cho nghiên cứu AI, cung cấp giáo dục và đào tạo, đồng thời xây dựng các chính sách có lợi cho sự đổi mới và cạnh tranh công bằng để giúp nhiều khu vực và người dân được hưởng lợi từ lợi ích của AI. **
Giới học thuật Mỹ đang ngày càng nhấn mạnh đến sự thành công của “các chính sách công nghiệp dựa vào địa phương” - xét cho cùng, cuộc chạy đua vào vũ trụ do chính phủ Mỹ phát động là một câu chuyện thành công có định hướng chính sách.
Cùng với thực tế là hoạt động sản xuất hiện đang quay trở lại Hoa Kỳ, chẳng hạn như kế hoạch "Trung tâm đổi mới và công nghệ khu vực" được đưa vào "Đạo luật khoa học và chip" năm ngoái, nhiều người đã nhận ra:
**Để khôi phục cơ sở công nghiệp của Hoa Kỳ, cần phải có sự đổi mới dựa trên AI ở nhiều nơi hơn. Nếu AI tập trung hơn và các khu vực khác bị gạt ra ngoài lề, cơ sở công nghiệp cũng sẽ bị ảnh hưởng tiêu cực. **
Vì vậy, Quốc hội lần thứ 117 đã đề xuất 80 tỷ USD cho các biện pháp chính sách công nghiệp “dựa trên địa điểm”, bao gồm một số kế hoạch đầu tư nhằm tìm cách cải thiện vị trí địa lý AI tập trung cao độ của đất nước.
**
**
AI + Công nghiệp
Vẫn còn những ngày đầu để triển khai AI tổng quát, nhưng nó đang diễn ra rất nhanh: sự tích hợp sâu sắc giữa công nghệ và ngành công nghiệp đang diễn ra trên toàn cầu. AI sáng tạo không còn chỉ là một công cụ phục vụ nội dung thông tin. Nó đã trở thành “cơ sở kỹ thuật” cho nhiều ngành công nghiệp như tài chính, chăm sóc y tế, lái xe tự động và được kỳ vọng sẽ trở thành “cơ sở hạ tầng kỹ thuật” của xã hội tương lai. **
Trung Quốc có những cơ hội và thách thức lớn trong vấn đề này.
Tại Hội nghị Sức mạnh tính toán Trung Quốc 2023 mới đây, nhiều chuyên gia cho biết: So với mô hình lớn nói chung do ChatGPT đại diện, khuyết điểm của Trung Quốc trong lĩnh vực này là khá rõ ràng: Thứ nhất, họ khởi đầu muộn, tích lũy công nghệ và đầu tư R&D tương đối ít; Ngoài ra, , phải thừa nhận rằng việc huấn luyện các mô hình lớn nói chung đòi hỏi một lượng dữ liệu lớn. Mặc dù Trung Quốc có lượng người dùng Internet khổng lồ** nhưng vẫn có khoảng cách nhất định so với các gã khổng lồ công nghệ nước ngoài trong việc thu thập và xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ, đa văn hóa. **
**Tuy nhiên, cơ hội của Trung Quốc nằm ở những mô hình lớn trong ngành. **
Trở lại năm 2017, Kevin Kelly đã dự đoán: Công thức cho 10.000 công ty khởi nghiệp tiếp theo là bạn đang làm điều gì đó trong một ngành và bổ sung trí tuệ nhân tạo vào đó. Lặp đi lặp lại một triệu lần, sức mạnh là vô tận.
Tôi dự đoán rằng công thức cho 10.000 công ty khởi nghiệp tiếp theo là bạn lấy thứ gì đó và thêm AI vào đó. Chúng ta sẽ lặp lại điều đó hàng triệu lần và nó sẽ thực sự rất lớn.
Mô hình ngành là mô hình deep learning quy mô lớn được thiết kế đặc biệt cho một ngành dọc cụ thể. Kiến thức và kinh nghiệm đặc thù của ngành có thể được tích hợp vào mô hình, từ đó nâng cao chất lượng và độ chính xác của mô hình.
Trung Quốc có chuỗi công nghiệp hoàn chỉnh nhất thế giới và cơ sở công nghiệp vật chất khổng lồ bao trùm hầu hết các ngành từ nông nghiệp, sản xuất đến công nghiệp dịch vụ. Điều này cung cấp nhiều kịch bản ứng dụng và dữ liệu thực cho mô hình lớn của ngành, cho phép mô hình được tối ưu hóa gần hơn với nhu cầu kinh doanh thực tế.
Đồng thời, thị trường Trung Quốc rất lớn và có không gian ứng dụng rộng rãi cho nhiều công nghệ và sản phẩm khác nhau. Các mô hình công nghiệp quy mô lớn có tiềm năng thị trường rất lớn ở Trung Quốc và có triển vọng ứng dụng rộng rãi trong cả quá trình chuyển đổi công nghệ của các ngành công nghiệp truyền thống cũng như đổi mới và phát triển các ngành công nghiệp mới nổi.
Với sự chuyển đổi và nâng cấp của nền kinh tế Trung Quốc, các ngành công nghiệp khác nhau đang phải đối mặt với áp lực chuyển đổi và đổi mới công nghệ. Là một công nghệ có thể cung cấp các dịch vụ chính xác cho các ngành cụ thể, các mô hình lớn trong ngành có thể đáp ứng chính xác nhu cầu này.
Ví dụ, với sự tự động hóa và cải tiến của ngành sản xuất, phương pháp kiểm tra chất lượng thủ công truyền thống không còn có thể đáp ứng nhu cầu của dây chuyền sản xuất quy mô lớn. Để nâng cao hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm, nhiều nhà sản xuất đã bắt đầu sử dụng công nghệ thị giác máy tính và máy học để phát triển các mô hình kiểm tra chất lượng thông minh.
Trên thực tế, ở Trung Quốc, năng lực nghiên cứu và phát triển có hệ thống bao gồm các phương pháp lý thuyết, công nghệ phần mềm và phần cứng đã dần được hình thành. Ví dụ: Huawei Cloud Pangu Large Model đã ra mắt các mô hình lớn trong các lĩnh vực như khai thác mỏ, phân tử thuốc, điện, khí tượng và sóng, đồng thời khởi động hơn 1.000 dự án đổi mới trong các ngành khác nhau để tạo điều kiện tích hợp sâu công nghệ trí tuệ nhân tạo và ứng dụng công nghiệp.
**Dựa trên khả năng cơ bản của các mô hình lớn nói chung, các mô hình lớn trong ngành đã trở thành xu hướng tất yếu trong phát triển công nghệ. Trung Quốc có nền tảng công nghiệp vật chất khổng lồ, dữ liệu ngành phong phú, nhu cầu cấp thiết về tích hợp sâu công nghệ và công nghiệp, quy mô thị trường khổng lồ và khả năng lặp lại công nghệ nhanh chóng. **
Đây cũng có thể là cơ hội cho ngành công nghiệp Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong thời đại mô hình lớn.