Daniil và David Liberman: AI không chỉ là cuộc chiến giữa các mô hình, mà còn là cuộc chiến về hạ tầng tính toán nền tảng

Tác giả | Gonka.ai

Lời mở đầu: Trong bối cảnh các cuộc thảo luận về AI toàn cầu ngày càng nóng lên, các ngành công nghiệp thường tập trung vào khả năng của mô hình, các đột phá công nghệ và khung pháp lý. Nhưng dưới những cuộc thảo luận này, một câu hỏi nền tảng hơn đang dần xuất hiện: Cơ sở hạ tầng tính toán của AI thực sự nằm trong tay ai? Trong một cuộc đối thoại tại Hội nghị Unlockit, đồng sáng lập của giao thức Gonka, nhà tương lai học, doanh nhân và nhà đầu tư Daniil và David Liberman đã đưa ra một quan điểm cốt lõi: Trí tuệ nhân tạo chưa bao giờ là công nghệ trung lập, cơ sở hạ tầng tính toán quyết định AI cuối cùng phục vụ ai. Theo họ, tương lai của AI không chỉ là một cuộc đua công nghệ, mà còn là một cuộc chơi dài hạn xoay quanh quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng.

Bản nền thực sự của AI: không phải là mô hình, mà là khả năng tính toán

Chỉ khi mọi người không còn nghi ngờ về giả thuyết nền tảng của mình, thì cơ sở hạ tầng AI tập trung mới trông có vẻ như là một điều tất yếu.

Trong một thời gian dài, phần lớn các cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo đều tập trung vào mô hình, đạo đức hoặc quy định. Nhưng bên dưới những điều này còn có một yếu tố quyết định hơn — đó là khả năng tính toán. Ai sở hữu khả năng tính toán, ai kiểm soát quyền truy cập vào khả năng tính toán, và dưới điều kiện nào có thể sử dụng khả năng này, cuối cùng quyết định cách AI hoạt động và phục vụ ai.

Khi nhìn nhận AI từ góc độ này, bức tranh hiện tại trở nên khó bỏ qua. Các nghiên cứu của OECD cùng các dữ liệu công khai khác cho thấy khả năng tính toán AI tiên tiến ngày càng tập trung vào một số ít nhà cung cấp dịch vụ đám mây, và tập trung trong một số quốc gia hạn chế. Điều này tạo ra một “khoảng cách khả năng tính toán” ngày càng lớn, giữa những người có thể tiếp cận cơ sở hạ tầng và những người không thể.

Sự tập trung này không phải là ngẫu nhiên. Hiện nay, quyền truy cập vào GPU cao cấp do một số ít nhà cung cấp kiểm soát, và ngày càng bị ảnh hưởng bởi các ưu tiên cấp quốc gia. Kết quả là khả năng tính toán trở nên đắt đỏ, dung lượng hạn chế và phân bố không đồng đều về mặt địa lý. Tất cả những điều này xảy ra đúng vào thời điểm AI đang trở thành hạ tầng nền tảng của khoa học, công nghiệp và xã hội.

Trong khi đó, hệ thống phi tập trung hiện tại cũng không tự nhiên giải quyết được vấn đề này. Nhiều hệ thống phi tập trung vẫn tiêu tốn lượng lớn khả năng tính toán cho các chi phí về đồng thuận và an ninh, trong khi các cơ chế khuyến khích thường thưởng cho vốn hơn là đóng góp tính toán thực sự. Điều này làm giảm động lực của các nhà cung cấp phần cứng và làm chậm đổi mới ở cấp độ hạ tầng.

Chính tại đây, suy nghĩ của chúng tôi bắt đầu phân tách. Chúng tôi không xuất phát từ một lập trường ý thức hệ, cũng không chống lại các bên tham gia tập trung. Chúng tôi bắt đầu từ một câu hỏi thực tế hơn: Nếu hiệu quả, quyền truy cập và đóng góp có thể được căn chỉnh, thay vì đối lập nhau, thì cơ sở hạ tầng AI sẽ trông như thế nào?

Câu hỏi này cuối cùng dẫn chúng tôi đến một mô hình: phần lớn khả năng tính toán được dùng cho công việc AI thực sự, chứ không phải cho chi phí hệ thống; quyền tham gia và quản trị được quyết định bởi các đóng góp tính toán đã được xác thực, chứ không phải bởi vốn; quyền truy cập vào tài nguyên GPU toàn cầu theo thiết kế là không cần phép phép. Trong thực tế, những giả định này liên tục được thử thách qua các cuộc thảo luận mở rộng, bao gồm hợp tác thời gian thực với các nhà vận hành GPU, nhà phát triển và nhà nghiên cứu — ví dụ như trong cộng đồng Discord của chúng tôi.

AI chưa bao giờ chỉ là phần mềm. Nó luôn là một cơ sở hạ tầng. Và việc lựa chọn cơ sở hạ tầng thường khóa xã hội vào một quỹ đạo phát triển kéo dài hàng thập kỷ. Đưa cơ sở hạ tầng này vào tay của một số ít doanh nghiệp hoặc quốc gia không phải là một kết quả kỹ thuật trung tính, mà là một quyết định mang tính cấu trúc có hậu quả kinh tế và địa chính trị dài hạn. Nếu trí tuệ thực sự cần trở nên phong phú, thì nền tảng hỗ trợ nó phải được thiết kế từ đầu để “phong phú”.

Tiêu chuẩn thành công thực sự của AI phi tập trung

Khó khăn chính nằm ở chỗ, bạn không chỉ tranh luận với người khác, mà còn tranh luận với “giả định mặc định”.

Các cộng đồng công nghệ chính thống thường tối ưu hóa cho hiệu quả ngắn hạn: tốc độ, hiệu quả vốn, kiểm soát tập trung, và mở rộng quy mô qua tích hợp. Những lựa chọn này hợp lý trong phạm vi cục bộ, nhưng khi trở thành mặc định, ít ai còn đặt câu hỏi về chúng. Khi bạn thách thức các giả định này, cảm giác như đang nói một ngôn ngữ khác — không phải vì ý tưởng quá cực đoan, mà vì chúng chạm đến các cấu trúc khuyến khích đã hình thành trong nhiều nghề nghiệp, công ty và chiến lược.

Thách thức hơn nữa là về thời điểm. Các hệ thống tập trung thường trông rất thành công trước khi các chi phí dài hạn của chúng bắt đầu rõ ràng. Dù đã đầu tư lớn và xây dựng hạ tầng rõ ràng, các chi phí sâu hơn — như phụ thuộc ngày càng tăng, mất linh hoạt, quyền định giá tập trung vào một số ít nhà cung cấp, và khi hệ thống đã tích hợp sâu, việc thay đổi hướng đi trở nên cực kỳ khó khăn — thường chỉ lộ rõ về sau.

Đối với chúng tôi, thành công không phải là thắng trong một cuộc tranh luận, hay thay thế các bên tham gia hiện tại. Thành công đơn giản hơn nhiều. Đó là khi hạ tầng phi tập trung không còn là một tuyên ngôn, mà trở nên bình thường: khi mọi người sử dụng nó không phải vì họ tin vào tính phi tập trung, mà vì nó là lựa chọn thực dụng nhất.

Cuối cùng, thành công thực sự là khi toàn bộ cuộc thảo luận thay đổi. Khi câu hỏi không còn là “trí tuệ có nên tập trung hay không”, mà là “tại sao chúng ta từng nghĩ rằng nó phải tập trung”. Đến lúc đó, niềm tin không còn cần phải bị thách thức trực tiếp, mà sẽ tự nhiên tiến hóa.

Doanh nghiệp quyết định theo hướng tập trung hay phi tập trung?

Cơ sở hạ tầng AI đã không còn chỉ là một vấn đề công nghệ nữa, mà trở thành một phụ thuộc chiến lược.

Với các doanh nghiệp, cơ sở hạ tầng AI tập trung sẽ tạo ra hiệu ứng khóa không thể đảo ngược. Một khi các hệ thống quan trọng phụ thuộc vào một số ít nhà cung cấp, quyền kiểm soát dần chuyển từ người dùng sang chủ sở hữu hạ tầng. Theo thời gian, điều này ảnh hưởng đến giá cả, quyền truy cập, tốc độ đổi mới và phạm vi các chiến lược khả thi.

Vấn đề của doanh nghiệp là về tính linh hoạt chiến lược. Trong giai đoạn đầu, hạ tầng tập trung có thể vận hành tốt, nhưng thường sẽ dần trở thành một sự phụ thuộc dài hạn. Chi phí ngày càng khó kiểm soát, các lựa chọn thay thế ngày càng hạn chế, và việc thay đổi kiến trúc khi quy mô lớn trở nên ngày càng khó khăn.

Thời điểm quyết định thường đến sớm hơn nhiều so với dự đoán. Việc lựa chọn hạ tầng thường đã bị khóa trước khi hậu quả rõ ràng. Khi AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang hạ tầng nền tảng hàng ngày, chi phí thay đổi kiến trúc nền tảng sẽ tăng theo cấp số nhân. Vì vậy, thời điểm quyết định thực sự không phải khi hệ thống tập trung thất bại, mà là khi chúng vẫn còn vận hành tốt. Khám phá các giải pháp phi tập trung sớm có thể giữ lại quyền lựa chọn; chờ đợi thường có nghĩa là đã mất quyền đó.

Nếu đã phụ thuộc vào hạ tầng tập trung, đã quá muộn chưa?

Ít khi thực sự là quá muộn, nhưng theo thời gian, độ khó sẽ tăng theo cấp số nhân.

Một khi phần lớn hệ thống dựa vào hạ tầng AI tập trung, thách thức không còn chỉ là về công nghệ nữa, mà là về thể chế. Quy trình làm việc, cơ chế khuyến khích, ngân sách, yêu cầu tuân thủ, thậm chí là con đường đào tạo nhân lực — tất cả đều dần dần giả định rằng tập trung là “cách thức vận hành của mọi thứ”. Khi đó, việc thay đổi không chỉ là di chuyển hạ tầng, mà còn là học lại các thói quen, hợp đồng và tư duy đã ăn sâu vào tổ chức.

Các nghiên cứu về khóa khả năng hạ tầng cũng củng cố điều này. Phân tích ngành liên tục cho thấy, sau nhiều năm vận hành trong môi trường đám mây tập trung, chi phí chuyển đổi tăng vọt chứ không phải tuyến tính. Sự tăng này đến từ các hợp đồng dài hạn, khung pháp lý, các quy trình nội bộ tích hợp sâu và lực lượng lao động chuyên môn cao. Nghiên cứu của OECD cũng chỉ ra rằng các quốc gia và tổ chức không tiếp cận sớm khả năng tính toán AI sẽ ngày càng gặp bất lợi tích tụ, không chỉ mất khả năng cạnh tranh mà còn mất khả năng tự do lựa chọn các mô hình hạ tầng khác — tức là mất khả năng thực sự chọn lựa các nền tảng khác.

Trong khi đó, lịch sử cho thấy quá trình chuyển đổi hạ tầng hiếm khi diễn ra trong một lần. Thường bắt đầu từ các cạnh của hệ thống. Các ứng dụng mới, các bên tham gia mới và các giới hạn mới tạo ra áp lực, khiến các hệ thống tập trung bắt đầu không còn đủ nữa — có thể do chi phí quá cao, tốc độ quá chậm, quá nhiều giới hạn hoặc quá dễ bị tổn thương. Đây chính là những điểm mà các giải pháp thay thế bắt đầu trở nên quan trọng.

Theo thời gian, thứ bị xói mòn thực sự là “quyền lựa chọn”. Thời gian hệ thống tập trung chiếm ưu thế càng lâu, khả năng lựa chọn thực sự càng ít.

Các mối quan hệ phụ thuộc dần trở nên cố định, và phi tập trung từ một quyết định chủ động trở thành một sự chỉnh sửa bị động, mà sự chỉnh sửa này luôn đắt đỏ, phức tạp và khó kiểm soát hơn.

Vì vậy, rủi ro thực sự không phải là đã quá muộn. Rủi ro thực sự là chờ đợi, đến khi phi tập trung không còn là lựa chọn nữa, mà trở thành biện pháp cần thiết do thất bại hệ thống bắt buộc. Khám phá sớm, thậm chí chỉ là song hành với các giải pháp tập trung, sẽ tạo ra nhiều không gian hơn để chủ động định hình kết quả, thay vì bị ép buộc phải thay đổi dưới áp lực.

Đối với thế hệ tiếp theo, kiến trúc AI sẽ quyết định cách phân phối cơ hội

Tương lai, các thế hệ cần hiểu rằng, công nghệ không tự nhiên trở nên trung lập chỉ vì nó trở nên tiên tiến.

Mỗi thế hệ sẽ kế thừa các lựa chọn về hạ tầng đã được thực hiện trước đó, thường mà không nhận thức rằng những lựa chọn này từng là các quyết định có chủ đích, chứ không phải là kết quả tất yếu. Đối với thế hệ tương lai, AI sẽ giống như ngày nay với điện hoặc internet — tồn tại một cách tự nhiên. Chính vì vậy, nền tảng cơ sở hạ tầng mới quan trọng đến mức nào — nó không chỉ quyết định điều gì có thể, mà còn quyết định ai có thể.

Tương lai cần hiểu rằng quyền truy cập vào trí tuệ có thể được tổ chức theo những cách hoàn toàn khác biệt. Nó có thể được xem như một nền tảng chung: mở, phong phú và khó bị độc quyền. Hoặc có thể bị bao vây, định giá, kiểm soát — dù bề ngoài có vẻ tiện lợi và hiệu quả. Cả hai con đường đều có thể tạo ra các công nghệ ấn tượng, nhưng chỉ một trong số đó mới có thể duy trì tự do dài hạn, tính bền bỉ và sự lựa chọn thực sự.

Họ cũng cần hiểu rằng, tập trung thường đến một cách âm thầm. Không phải qua ép buộc, mà qua sự tiện lợi. Những cân nhắc ban đầu thường rất nhỏ: chi phí thấp hơn, triển khai nhanh hơn, phối hợp dễ hơn. Nhưng hậu quả sẽ xuất hiện sau này — khi việc thay đổi hướng đi trở nên đắt đỏ hoặc gần như không thể.

Điều quan trọng không kém là nhận thức rằng, cơ sở hạ tầng ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng xã hội. Các hệ thống có vẻ trung lập về công nghệ có thể giảm bớt điểm xuất phát bất bình đẳng giữa các cá nhân và các thế hệ, hoặc ngược lại, có thể âm thầm khóa chặt các bất bình đẳng này trong nhiều thập kỷ. Như bạn có thể biết, đây cũng là một trong những chủ đề chúng tôi đặc biệt quan tâm. Thế hệ trẻ hiện nay đã đối mặt với nhiều bất lợi hơn các thế hệ trước trong cùng độ tuổi. Cách thức triển khai AI hiện tại chưa giải quyết được vấn đề này, thậm chí còn có thể làm nó tồi tệ hơn. Trong ý nghĩa đó, lựa chọn kiến trúc không chỉ quyết định về hiệu quả, mà còn quyết định ai thực sự có cơ hội thử nghiệm, xây dựng và định hình tương lai.

Điều quan trọng nhất là, thế hệ tiếp theo cần hiểu rằng, các hệ thống này vẫn do con người thiết kế. Không phải do số phận quyết định, không phải do “thị trường”, và cũng không phải do chính máy móc quyết định. Việc đặt câu hỏi về giả định mặc định, hỏi rõ ai sẽ hưởng lợi từ một kiến trúc nhất định, và giữ vững quyền lựa chọn không phải là phản kháng tiến bộ. Đó chính là cách để duy trì sự mở rộng của tiến bộ.

Tại sao chúng tôi chọn chia sẻ những câu chuyện này trên Unlockit?

Unlockit dường như là một không gian thảo luận, nơi các cuộc đối thoại không xoay quanh phô trương, phát hành hay dự đoán, mà xoay quanh lý do tại sao mọi người lại đưa ra những lựa chọn nhất định. Điều này rất quan trọng đối với chúng tôi. Câu chuyện của chúng tôi không thực sự về một dự án hay công nghệ cụ thể nào, mà về việc phát hiện các mô hình cấu trúc từ sớm và quyết định không xem chúng là điều tất yếu.

Trong nhiều năm, chúng tôi đã vận hành trong các hệ thống chính thống: xây dựng công ty, đầu tư, hợp tác với các tổ chức lớn, và hưởng lợi từ cơ sở hạ tầng tập trung. Chúng tôi hiểu rõ cách các hệ thống này vận hành từ bên trong. Đến một thời điểm, chúng tôi nhận ra rằng, nếu lặp lại cùng một cấu trúc, nhưng mong muốn có kết quả khác, thì thường sẽ không tạo ra điều gì thực sự mới mẻ. Thay vì giữ im lặng hoặc đóng gói nhận thức này thành một câu chuyện thành công khác, chúng tôi chọn chia sẻ công khai.

Song song đó, chúng tôi đến với Unlockit không chỉ để suy ngẫm, mà còn để chia sẻ những trải nghiệm thực tế, mang lại giá trị thực cho các nhóm khác nhau tham dự. Đối với các nhà sáng lập, những vấn đề này liên quan đến quyền kiểm soát hạ tầng, phụ thuộc vào nhà cung cấp, và khả năng mở rộng quy mô mà không mất đi tính linh hoạt. Đối với các nhà đầu tư, chúng liên quan đến rủi ro dài hạn, khóa khả năng tiếp cận hạ tầng, và các mô hình nào thực sự có thể tạo ra giá trị bền vững. Đối với các lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ, đó là về cấu trúc chi phí, độ tin cậy, quy định pháp lý và tự do chiến lược trong môi trường biến đổi nhanh.

Chúng tôi muốn chia sẻ một con đường thay thế đã được thử nghiệm trong thực tiễn — không phải là câu trả lời chung, mà là một cách suy nghĩ khác: làm thế nào để xây dựng cơ sở hạ tầng AI ít phụ thuộc hơn, minh bạch hơn, và giữ vững quyền lựa chọn dài hạn. Đồng thời, chúng tôi cũng mong muốn nhận được phản hồi từ những người đưa ra các quyết định thực sự trong kinh doanh, vốn và tổ chức.

Chúng tôi tin rằng, các cuộc thảo luận này không nên chỉ giới hạn trong nội bộ. Một khi các quyết định về hạ tầng không còn được công khai, chúng sẽ âm thầm trở thành các lựa chọn mặc định. Unlockit cung cấp một không gian để suy ngẫm trước khi các lựa chọn này trở nên không thể đảo ngược, giúp các bên tham gia có thể chủ động định hình kết quả, thay vì bị ép buộc phải thay đổi dưới áp lực.

Cuối cùng, việc tham gia Unlockit không phải để giải thích chúng tôi đang làm gì, mà để nhấn mạnh rằng, việc đặt câu hỏi về giả định mặc định vẫn còn rất quan trọng, đặc biệt trong thời đại công nghệ tiến bộ nhanh, mạnh mẽ và dường như không thể tránh khỏi. Đồng thời, đây cũng là dịp lắng nghe các cá nhân đang định hình tương lai của hệ thống kinh tế, công nghệ và xã hội.