Chi phí vận hành mô hình OpenAI o3 tăng mạnh: Mỗi nhiệm vụ tăng từ 3.000 USD lên 30.000 USD
Tuần trước, Arc Prize Foundation, tổ chức chịu trách nhiệm bảo trì và quản lý ARC-AGI, đã thực hiện một bản điều chỉnh quan trọng về ước tính chi phí vận hành mô hình AI o3 “suy luận” của OpenAI trong bài kiểm tra ARC-AGI. Kết quả mới cho thấy chi phí vận hành của o3 không hề thấp như trước đây.
Vào tháng 12 năm ngoái, OpenAI đã ra mắt mô hình o3 và hợp tác với nhóm phát triển ARC-AGI để trình diễn khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của mô hình này. Tuy nhiên, chỉ sau vài tháng, ước tính chi phí đã thay đổi đáng kể. Theo Arc Prize Foundation, cấu hình mạnh nhất của mô hình o3 high có thể tiêu tốn tới 30.000 USD để giải một bài toán ARC-AGI duy nhất, trong khi trước đó ước tính chỉ khoảng 3.000 USD
Việc chi phí tăng mạnh này nhấn mạnh rằng các mô hình AI tiên tiến có thể đối mặt với chi phí cực kỳ cao khi thực hiện các tác vụ cụ thể. Dù OpenAI chưa công bố giá của o3 cũng như chưa chính thức phát hành mô hình này, Arc Prize Foundation cho rằng mô hình đắt nhất hiện tại của OpenAI - o1-pro - có thể dùng làm tài liệu tham khảo.
Tại sao chi phí của o3 high lại đắt đỏ?
Theo Arc Prize Foundation, mô hình o3 high tiêu tốn lượng tài nguyên tính toán gấp 172 lần so với cấu hình o3 thấp nhất (o3 low) khi thực hiện nhiệm vụ ARC-AGI. Chính mức tiêu hao khổng lồ này đã đẩy chi phí của o3 high lên mức rất cao.
Bên cạnh đó, OpenAI được cho là đang phát triển các dịch vụ AI cao cấp dành cho doanh nghiệp với chi phí rất cao. Vào đầu tháng 3, The Information tiết lộ rằng OpenAI có thể tính phí tới 20.000 USD/tháng (~14,5 vạn nhân dân tệ) để cung cấp các dịch vụ AI chuyên biệt như trợ lý lập trình viên phần mềm.
Một số ý kiến cho rằng ngay cả mô hình AI đắt đỏ nhất vẫn rẻ hơn so với thuê nhân sự hoặc nhà thầu. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu AI Toby Ord đã chia sẻ trên mạng xã hội X rằng hiệu suất thực tế của các mô hình này có thể không cao như mong đợi. Ví dụ, trong bài kiểm tra ARC-AGI, o3 high phải thử tới 1024 lần mới đạt được kết quả tối ưu.
Thách thức: Hiệu suất cao nhưng chi phí hợp lý
Khi AI tiếp tục phát triển và thương mại hóa, một bài toán quan trọng của ngành là làm sao duy trì hiệu suất cao nhưng vẫn kiểm soát được chi phí. Đây sẽ là một trong những thách thức lớn nhất mà các công ty AI phải đối mặt trong tương lai.
Vào tháng 12 năm ngoái, OpenAI đã ra mắt mô hình o3 và hợp tác với nhóm phát triển ARC-AGI để trình diễn khả năng giải quyết vấn đề phức tạp của mô hình này. Tuy nhiên, chỉ sau vài tháng, ước tính chi phí đã thay đổi đáng kể. Theo Arc Prize Foundation, cấu hình mạnh nhất của mô hình o3 high có thể tiêu tốn tới 30.000 USD để giải một bài toán ARC-AGI duy nhất, trong khi trước đó ước tính chỉ khoảng 3.000 USD
Việc chi phí tăng mạnh này nhấn mạnh rằng các mô hình AI tiên tiến có thể đối mặt với chi phí cực kỳ cao khi thực hiện các tác vụ cụ thể. Dù OpenAI chưa công bố giá của o3 cũng như chưa chính thức phát hành mô hình này, Arc Prize Foundation cho rằng mô hình đắt nhất hiện tại của OpenAI - o1-pro - có thể dùng làm tài liệu tham khảo.
Tại sao chi phí của o3 high lại đắt đỏ?
Theo Arc Prize Foundation, mô hình o3 high tiêu tốn lượng tài nguyên tính toán gấp 172 lần so với cấu hình o3 thấp nhất (o3 low) khi thực hiện nhiệm vụ ARC-AGI. Chính mức tiêu hao khổng lồ này đã đẩy chi phí của o3 high lên mức rất cao.
Bên cạnh đó, OpenAI được cho là đang phát triển các dịch vụ AI cao cấp dành cho doanh nghiệp với chi phí rất cao. Vào đầu tháng 3, The Information tiết lộ rằng OpenAI có thể tính phí tới 20.000 USD/tháng (~14,5 vạn nhân dân tệ) để cung cấp các dịch vụ AI chuyên biệt như trợ lý lập trình viên phần mềm.
Một số ý kiến cho rằng ngay cả mô hình AI đắt đỏ nhất vẫn rẻ hơn so với thuê nhân sự hoặc nhà thầu. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu AI Toby Ord đã chia sẻ trên mạng xã hội X rằng hiệu suất thực tế của các mô hình này có thể không cao như mong đợi. Ví dụ, trong bài kiểm tra ARC-AGI, o3 high phải thử tới 1024 lần mới đạt được kết quả tối ưu.
Thách thức: Hiệu suất cao nhưng chi phí hợp lý
Khi AI tiếp tục phát triển và thương mại hóa, một bài toán quan trọng của ngành là làm sao duy trì hiệu suất cao nhưng vẫn kiểm soát được chi phí. Đây sẽ là một trong những thách thức lớn nhất mà các công ty AI phải đối mặt trong tương lai.
