Đầu tư đến hơn 80 tỷ USD cho AI, CEO Microsoft Satya Nadella vẫn cay đắng thừa nhận sự thật về công nghệ này

Trong khi cả ngành công nghệ đang chìm đắm trong làn sóng cường điệu về trí tuệ nhân tạo, CEO của Microsoft, Satya Nadella, lại vừa cho thấy một góc nhìn hết sức thực tế và khiêm tốn về giá trị mà AI mang lại cho nền kinh tế.

Dù Microsoft đã và đang đầu tư hàng chục tỷ USD vào lĩnh vực AI – với các khoản đầu tư lớn vào OpenAI cũng như tham gia vào các dự án công nghệ quy mô khổng lồ – Nadella vẫn thừa nhận rằng, cho đến nay, các ứng dụng của AI vẫn chưa tạo ra được giá trị kinh tế đáng kể như những gì người hâm mộ và giới truyền thông đã kỳ vọng.

Trong một cuộc trò chuyện trên chương trình của podcaster Dwarkesh Patel, Nadella đã cởi mở chia sẻ quan điểm của mình rằng việc tự nhận mình đã đạt được những cột mốc của trí tuệ tổng hợp (AGI) chỉ đơn giản là “hack các chỉ số” vô nghĩa.

Ông cho rằng, thay vì chạy theo những ý tưởng huyền ảo, cộng đồng công nghệ và các nhà đầu tư cần đặt ra tiêu chí đánh giá dựa trên “giá trị thực” mà AI mang lại – giá trị đó không chỉ được thể hiện qua những thành tựu khoa học mà còn qua sự tăng trưởng về năng suất lao động và sự bùng nổ của nền kinh tế, giống như những gì đã diễn ra trong cuộc cách mạng công nghiệp.

Theo Nadella, “Bằng chứng thực sự sẽ là khi kinh tế thế giới phát triển với tốc độ 10% – một mức tăng trưởng mà khi đó năng suất lao động bùng nổ và nền kinh tế được thúc đẩy mạnh mẽ.” Tuy nhiên, theo quan sát của ông, cho đến thời điểm hiện tại, AI vẫn chưa chứng minh được khả năng làm thay đổi cục diện kinh tế một cách toàn diện.

Công nghệ AI hiện nay, dù đã được áp dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực, vẫn thường phải đối mặt với những vấn đề như “ảo tưởng” (hallucinations) – hiện tượng khi hệ thống tạo ra những thông tin không có cơ sở thực tế – cũng như những rủi ro về an ninh mạng và khả năng vận hành chậm chạp, đòi hỏi phải có sự giám sát liên tục.

Những lời nhận định của Nadella phần nào phản ánh sự chậm trễ của các ứng dụng AI trong việc biến đổi nền kinh tế theo cách mà nhiều người hứa hẹn. Các công nghệ AI nổi bật như ChatGPT của OpenAI, mặc dù được ca ngợi rầm rộ về khả năng xử lý ngôn ngữ và hỗ trợ con người trong nhiều tác vụ, nhưng vẫn chưa thể hiện được sự thay đổi mang tính cách mạng đối với sản xuất và tăng trưởng kinh tế theo quy mô toàn cầu.

Ngay cả công nghệ hàng đầu hiện nay của OpenAI – Tác nhân AI Operator – vốn được CEO Sam Altman của OpenAI ca ngợi như một công cụ giúp thúc đẩy tăng trưởng nền kinh tế - vẫn đang chuyển biến hết sức chậm chạp và đòi hỏi phải có người giám sát liên tục.

Bên cạnh đó, thực tế cho thấy rằng ngành công nghệ hiện nay đang đầu tư rất lớn vào lĩnh vực AI, với hàng trăm tỷ USD được bơm vào nghiên cứu và phát triển. Microsoft, chẳng hạn, đã đầu tư khoảng 12 tỷ USD vào OpenAI, và thậm chí còn tham gia vào các dự án công nghệ có quy mô lên đến 500 tỷ USD.

Thế nhưng điều trớ trêu là sự xuất hiện của mô hình DeepSeek R1 đến từ Trung Quốc cho thấy,  phần lớn những gì ChatGPT làm được có thể triển khai với chi phí thấp hơn nhiều. Đó là lý do vì sao khi xuất hiện, DeepSeek đã gây nên làn sóng bán tháo trên diện rộng đối với cổ phiếu các công ty công nghệ Mỹ.

Trong bối cảnh đó, những lời nhận định khắc nghiệt của ông Nadella càng trở nên đáng chú ý. Khi bị chỉ trích bởi những lời nhận xét quá “bi quan” từ phía những người ủng hộ công nghệ AI, ông Nadella tự tin trả lời rằng “Tất cả những gì tôi biết là tôi thoải mái với khoản đầu tư 80 tỷ USD của mình,” – một câu nói đầy tự hào nhưng cũng là lời nhắc nhở về trách nhiệm khi đứng đầu một trong những tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới.

Dù vậy, không thể phủ nhận rằng đầu tư vào AI đã mở ra rất nhiều cơ hội mới cho sự phát triển của công nghệ và kinh tế. Sự tập trung vào các giải pháp tự động hóa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và trí tuệ nhân tạo trong sản xuất, dịch vụ và giao tiếp đang dần thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp. Nhưng để thực sự đạt được mức tăng trưởng kinh tế như một cuộc cách mạng công nghiệp, các công nghệ này cần phải trải qua một quá trình kiểm chứng khắt khe về tính hiệu quả và giá trị mà chúng mang lại.