Nếu bạn theo dõi tin tức về AI, có thể bạn cảm thấy bối rối giữa những thông điệp trái chiều: AI đang bùng nổ, AI là bong bóng, AI cần đột phá mới, AI sẽ lấy mất việc làm… Để làm rõ bức tranh này, Viện AI Lấy Con Người Làm Trung Tâm – Đại học Stanford (Stanford University’s Institute for Human-Centered Artificial Intelligence) đã thực hiện Báo cáo AI Index 2025 với hơn 400 trang dữ liệu về nghiên cứu, hiệu suất kỹ thuật, tác động kinh tế, chính sách và quan điểm công chúng. Bài viết dưới đây của IEEE Spectrum tóm tắt Báo cáo AI Index 2025 và chọn ra những biểu đồ thể hiện rõ nhất hiện trạng thực tế của AI hiện nay.

Các Công Ty Mỹ Dẫn Đầu Trong Việc Phát Triển Mô Hình AI

Để đánh giá quốc gia nào đang dẫn đầu trong cuộc đua AI, một tiêu chí trực tiếp là xem xét số lượng mô hình AI có ảnh hưởng được phát hành. Theo dữ liệu từ viện nghiên cứu Epoch AI (gồm các mô hình từ năm 1950 đến nay), Hoa Kỳ tiếp tục dẫn đầu trong năm 2024 với 40 mô hình AI đáng chú ý, vượt xa Trung Quốc với 15 mô hình và châu Âu với chỉ 3 mô hình (tất cả đến từ Pháp).

Đáng lưu ý, hầu hết các mô hình nổi bật trong năm 2024 đều đến từ khu vực công nghiệp – tức là các công ty tư nhân – thay vì từ học thuật hoặc cơ quan nhà nước. Điều này cho thấy khu vực doanh nghiệp hiện đang đóng vai trò trung tâm trong việc thúc đẩy đổi mới và phát triển công nghệ AI trên toàn cầu.

Bên cạnh đó, báo cáo AI Index cũng chỉ ra rằng số lượng mô hình nổi bật được công bố đã giảm so với năm 2023. Nguyên nhân có thể đến từ sự phức tạp ngày càng tăng của công nghệ AI và chi phí huấn luyện mô hình không ngừng leo thang. Xu hướng này cho thấy chỉ những tổ chức có năng lực tài chính và công nghệ mạnh mới có thể duy trì vị thế trong cuộc đua AI toàn cầu.

Chi Phí Huấn Luyện Mô Hình AI Tăng Cao

Chi phí huấn luyện các mô hình AI hiện đại đang ở mức cực kỳ cao. Dù nhiều công ty AI lớn không còn công bố chi tiết quá trình huấn luyện, nhóm nghiên cứu của AI Index đã phối hợp với Epoch AI để ước tính chi phí một số mô hình dựa trên thời gian huấn luyện, loại và số lượng phần cứng được sử dụng. Mô hình đắt đỏ nhất mà họ ước tính được là Gemini 1.0 Ultra của Google, với chi phí lên tới khoảng 192 triệu USD. Việc chi phí huấn luyện tăng mạnh đi kèm với xu hướng gia tăng số lượng tham số, thời gian huấn luyện và quy mô dữ liệu.

Tuy nhiên, một điểm gây chú ý trong năm qua là mô hình ngôn ngữ lớn của công ty Trung Quốc DeepSeek, tuyên bố chỉ tốn 6 triệu USD để huấn luyện – một con số làm rung chuyển thị trường tài chính và bị một số chuyên gia nghi ngờ. Yolanda Gil, đồng giám đốc ban chỉ đạo AI Index, nhận định DeepSeek là một thành tựu “đầy ấn tượng”, và cho rằng lịch sử ngành khoa học máy tính từng chứng kiến nhiều công nghệ ban đầu kém hiệu quả được thay thế bởi giải pháp tối ưu hơn. “Chúng tôi chỉ không biết ai sẽ làm được và bằng cách nào,” bà nói.

Chi Phí Sử Dụng AI Giảm Mạnh

Chi phí huấn luyện ngày càng tăng của phần lớn các mô hình AI có thể khiến chúng ta bỏ qua một số xu hướng tích cực mà báo cáo đã nhấn mạnh: chi phí phần cứng đang giảm, hiệu năng phần cứng đang tăng, và hiệu quả năng lượng cũng được cải thiện. Điều đó đồng nghĩa với việc chi phí suy luận – tức chi phí để truy vấn một mô hình đã được huấn luyện – đang giảm mạnh. 

Biểu đồ này (sử dụng thang đo logarit) thể hiện xu hướng hiệu suất AI trên mỗi đô la chi tiêu. Đường màu xanh cho thấy chi phí đã giảm từ 20 USD xuống còn 0,07 USD cho mỗi một triệu token, trong khi đường màu hồng biểu thị mức giảm từ 15 USD xuống còn 0,12 USD chỉ trong vòng chưa đầy một năm.

Dấu Chân Carbon Của AI Đang Tăng

Dù hiệu suất năng lượng của các mô hình AI đang được cải thiện, một thực tế đáng lo ngại là mức tiêu thụ điện tổng thể vẫn gia tăng, kéo theo lượng khí thải carbon ngày càng lớn từ các trung tâm dữ liệu – nơi vận hành phần lớn công nghệ AI hiện đại. Báo cáo AI Index đã ước tính lượng khí thải carbon phát sinh trong quá trình huấn luyện các mô hình AI tiên tiến, dựa trên nhiều yếu tố như phần cứng sử dụng, nhà cung cấp đám mây và vị trí địa lý. Kết quả cho thấy lượng khí thải đang tăng đều theo thời gian, ngoại trừ một vài trường hợp cá biệt như DeepSeek.

Trong số các mô hình được đánh giá, Meta’s Llama 3.1 là thủ phạm gây ô nhiễm nặng nề nhất, với lượng phát thải ước tính khoảng 8.930 tấn CO₂ – tương đương với lượng khí thải hằng năm của 496 người Mỹ. Tác động môi trường khổng lồ này là lý do khiến nhiều công ty AI hiện đang chuyển hướng sang các nguồn năng lượng không phát thải carbon như điện hạt nhân, nhằm duy trì đà phát triển của AI mà không làm tổn hại thêm đến khí hậu toàn cầu.

Khoảng Cách Hiệu Suất Mỹ - Trung Đang Thu Hẹp

Hoa Kỳ có thể vẫn dẫn đầu về số lượng mô hình AI đáng chú ý được công bố, nhưng các mô hình của Trung Quốc đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách về chất lượng. Biểu đồ trên cho thấy khoảng cách hiệu suất giữa hai bên trên một bài đánh giá chatbot đang dần thu hẹp. Vào tháng 1 năm 2024, mô hình hàng đầu của Mỹ vượt trội hơn mô hình tốt nhất của Trung Quốc 9,26%. Tuy nhiên, đến tháng 2 năm 2025, khoảng cách này đã giảm xuống chỉ còn 1,70%. Báo cáo cũng ghi nhận những kết quả tương tự trên các bài kiểm tra khác liên quan đến năng lực suy luận, toán học và lập trình.

Kỳ Thi Cuối Cùng Của Nhân Loại

Báo cáo AI Index năm nay chỉ ra một thực tế rõ ràng: nhiều bộ tiêu chuẩn đánh giá năng lực của hệ thống AI hiện đã bị "bão hòa" – tức là các hệ thống AI đạt điểm cao đến mức các bài kiểm tra này không còn mang tính phân loại hay thử thách nữa. Hiện tượng này xảy ra ở nhiều lĩnh vực như kiến thức tổng quát, xử lý hình ảnh, toán học, lập trình… Gil, một chuyên gia theo dõi xu hướng AI, chia sẻ rằng bà liên tục ngạc nhiên khi thấy hết bộ chuẩn này đến bộ chuẩn khác trở nên lỗi thời, dù trước đó nghĩ rằng hiệu suất AI sẽ sớm chững lại.

Trước tình hình đó, cộng đồng nghiên cứu AI đã bắt đầu thiết kế các bộ tiêu chuẩn mới nhằm kiểm tra sâu hơn năng lực thật sự của các mô hình. Một trong số đó là bộ đề có tên “Kỳ thi cuối cùng của nhân loại” (Humanity’s Last Exam) – gồm các câu hỏi cực kỳ khó, do các chuyên gia từ hơn 500 tổ chức trên toàn cầu biên soạn.

Tính đến hiện tại, chưa có hệ thống AI nào đạt thành tích nổi bật với bộ đề này. Mô hình o1 của OpenAI đang dẫn đầu với tỷ lệ trả lời đúng chỉ 8,8%. Liệu kỷ lục này sẽ tồn tại bao lâu vẫn còn là điều chưa ai đoán định được.

AI và Câu Chuyện Kho Dữ Liệu Chung

Ngày nay, các hệ thống AI tạo sinh hiện đại được huấn luyện từ lượng dữ liệu khổng lồ thu thập từ Internet, dẫn đến quan niệm phổ biến rằng “dữ liệu là dầu mỏ mới” của nền kinh tế AI. 

Khi các công ty AI tiếp tục mở rộng quy mô dữ liệu huấn luyện, mối lo về “đỉnh dữ liệu” – thời điểm cạn kiệt dữ liệu phù hợp – ngày càng gia tăng. Một vấn đề lớn là ngày càng nhiều trang web hạn chế việc thu thập dữ liệu tự động thông qua tệp robots.txt, do lo ngại rằng các công ty AI đang kiếm lời từ nội dung của họ nhưng lại đe dọa chính mô hình kinh doanh của họ. 

Theo biểu đồ trên, hiện có 48% dữ liệu từ các tên miền hàng đầu đã bị chặn không cho phép thu thập tự động. Tuy nhiên, một số chuyên gia tin rằng các phương pháp huấn luyện AI mới có thể giảm phụ thuộc vào dữ liệu khổng lồ.

Doanh Nghiệp Đầu Tư vào AI

Giới doanh nghiệp đã tăng chi mạnh tay cho AI trong suốt 5 năm qua. Mặc dù tổng đầu tư toàn cầu trong năm 2024 không đạt mức đỉnh cao như năm 2021, nhưng điều đáng chú ý là đầu tư tư nhân vào AI chưa bao giờ cao đến thế. Trong tổng số 150 tỷ USD đầu tư tư nhân vào AI năm 2024, có khoảng 33 tỷ USD đã được rót vào lĩnh vực AI tạo sinh (generative AI).

AI và Lợi Nhuận Kinh Tế Cho Doanh Nghiệp

Các tập đoàn đang rót vốn mạnh vào AI với kỳ vọng thu về lợi nhuận lớn trong tương lai. Nhiều người ca ngợi AI là công nghệ mang tính cách mạng, hứa hẹn nâng cao năng suất vượt bậc. Tuy nhiên, thực tế hiện tại cho thấy chưa có sự đột phá rõ rệt nào về tiết kiệm chi phí hay gia tăng lợi nhuận. 

Theo một khảo sát của McKinsey, trong số các công ty báo cáo có giảm chi phí nhờ AI, phần lớn chỉ tiết kiệm được dưới 10%. Đối với các công ty ghi nhận doanh thu tăng, đa số chỉ đạt mức dưới 5%. Mặc dù vậy, số liệu đầu tư khổng lồ hiện nay cho thấy các doanh nghiệp vẫn đặt niềm tin lớn vào tiềm năng dài hạn của AI. Lợi ích thực sự chưa thể hiện quá rõ ở thời điểm hiện tại, nhưng có thể trở nên rất ấn tượng trong tương lai.

Bác Sĩ AI Sẽ Gặp Bạn Sớm 

AI trong lĩnh vực khoa học và y học đang trở thành một “làn sóng nhỏ” trong làn sóng lớn của sự bùng nổ AI. Báo cáo AI Index 2025 liệt kê nhiều mô hình nền tảng (foundation models) mới được phát triển để hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như khoa học vật liệu, dự báo thời tiết và điện toán lượng tử. Trong lĩnh vực y dược, nhiều công ty đang tìm cách tận dụng khả năng dự đoán và sinh nội dung của AI để tăng tốc quá trình khám phá thuốc. Đáng chú ý, mô hình o1 của OpenAI đã đạt điểm 96% trên chuẩn đánh giá MedQA – một bộ câu hỏi trích từ đề thi của hội đồng y khoa.

Tuy nhiên, dù tiềm năng là rất lớn, tác động thực tế của AI trong y học hiện vẫn còn hạn chế. Một phần lý do có thể là con người vẫn đang loay hoay tìm cách tích hợp công nghệ này vào quy trình lâm sàng sao cho hiệu quả. Biểu đồ trong báo cáo minh họa kết quả từ một nghiên cứu năm 2024, kiểm tra xem liệu các bác sĩ có chẩn đoán chính xác hơn nếu được hỗ trợ bởi GPT-4 bên cạnh các công cụ thường dùng. Kết quả cho thấy không có sự cải thiện rõ rệt về độ chính xác, cũng như không tăng tốc được thời gian chẩn đoán. Ngược lại, GPT-4 khi hoạt động một mình lại vượt trội hơn cả đội ngũ bác sĩ và nhóm kết hợp giữa bác sĩ với AI. Điều này cho thấy tiềm năng của AI trong y học là có thật, nhưng việc tận dụng nó một cách hiệu quả vẫn còn là thách thức. 

Số Lượng Luật AI Toàn Cầu Tăng Vọt

Biểu đồ trên cho thấy có rất nhiều cuộc thảo luận về AI trong Quốc hội Hoa Kỳ, nhưng hành động thực tế thì rất hạn chế. Báo cáo lưu ý rằng hoạt động lập pháp tại Mỹ đã chuyển dần về cấp bang, nơi có 131 dự luật liên quan đến AI được thông qua trong năm 2024. Trong số đó, 56 dự luật tập trung vào vấn đề deepfake, cấm sử dụng công nghệ này trong bầu cử hoặc để phát tán hình ảnh thân mật không có sự đồng thuận.

Bên ngoài nước Mỹ, châu Âu đã chính thức thông qua Đạo luật AI, đặt ra các nghĩa vụ mới đối với các công ty phát triển hệ thống AI có mức độ rủi ro cao. Tuy nhiên, xu hướng nổi bật toàn cầu là nhiều quốc gia đang cùng nhau đưa ra các tuyên bố mang tính bao quát – nhưng không ràng buộc – về vai trò mà AI nên đóng trên thế giới. Thế giới đang nói rất nhiều về AI, tuy nhiên, các hành động cụ thể thì vẫn còn hạn chế.

Công Chúng Lạc Quan Về AI

Dù bạn là nhiếp ảnh gia ảnh stock, quản lý tiếp thị hay tài xế xe tải, các cuộc thảo luận công khai về việc liệu AI sẽ thay thế công việc của bạn – và khi nào – đã diễn ra rất sôi nổi. Tuy nhiên, theo một khảo sát toàn cầu gần đây về quan điểm đối với AI, đa số người được hỏi không cảm thấy bị đe dọa bởi công nghệ này. Cụ thể, 60% người tham gia từ 32 quốc gia tin rằng AI sẽ làm thay đổi cách họ làm việc, nhưng chỉ 36% cho rằng họ sẽ bị thay thế. “Tôi thật sự rất bất ngờ với kết quả khảo sát này,” Mr. Gil chia sẻ. “Thật mạnh mẽ khi nghĩ rằng: ‘AI sẽ thay đổi công việc của tôi, nhưng tôi vẫn sẽ có giá trị.’” Hãy cùng chờ xem liệu chúng ta có tiếp tục mang lại giá trị thông qua việc điều hành những “nhân viên AI” đầy nhiệt huyết hay không.

TS. Trần Huỳnh Ngọc - Lược dịch từ IEEE Spectrum