Chi phí lớn: Thách thức không nhỏ đối với việc phát triển AI

Việc phát triển và duy trì các hệ thống trí tuệ nhân tạo đòi hỏi chi phí rất lớn, đây là một trong những thách thức lớn đối với sự phổ cập hoá AI.

Nguyên nhân khiến AI đòi hỏi chi phí cao

Có một số lý do chính khiến việc phát triển và vận hành AI đòi hỏi chi phí lớn:

Chi phí cho nhân lực

Các dự án AI đòi hỏi đội ngũ kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia hàng đầu. Thu nhập của họ rất cao, khiến chi phí nhân sự tăng lên.

Theo Element AI, mức lương trung bình của kỹ sư AI là 345.000 USD/năm. Chi phí nhân sự chiếm tới 90% tổng chi phí cho các dự án AI.

Chi phí cho dữ liệu

Để huấn luyện AI, cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu đòi hỏi chi phí rất tốn kém.

Theo Trí Tuệ Nhân Tạo, chi phí cho dữ liệu chiếm 60% tổng chi phí xây dựng AI tại các doanh nghiệp.

Chi phí công nghệ cao

Các công ty phải đầu tư cho cơ sở hạ tầng CNTT hiện đại như máy chủ, GPU, tool phát triển và vận hành AI. Những công nghệ này thường rất đắt đỏ.

Chi phí vận hành và bảo trì hệ thống

Sau khi đi vào hoạt động, các hệ thống AI cũng đòi hỏi chi phí để duy trì hoạt động, cập nhật, nâng cấp và khắc phục sự cố. Đây cũng là khoản chi phí không nhỏ.

Ảnh hưởng của chi phí đến tốc độ phát triển của AI

Chi phí cao khiến AI trở thành đặc quyền của các tập đoàn công nghệ lớn, cản trở sự phát triển và phổ cập hoá của công nghệ này:

• Các công ty nhỏ và startup gặp bất lợi trong việc tiếp cận và phát triển các ứng dụng AI.
• Các cơ quan nhà nước và tổ chức phi lợi nhuận gặp khó khăn trong triển khai AI.
• Việc áp dụng AI vào các lĩnh vực như y tế, giáo dục, nông nghiệp… bị chậm lại.
• Sự đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI bị hạn chế do chi phí cao.

Giải pháp giảm thiểu chi phí cho AI

Để thúc đẩy sự phát triển của AI, cần có các giải pháp sau:

• Chính phủ đầu tư hỗ trợ cho nghiên cứu và ứng dụng AI.
• Các trường đào tạo và cung cấp nhân lực AI với chi phí thấp hơn.
• Hình thành các tổ chức chia sẻ dữ liệu mở và công nghệ mã nguồn mở cho AI.
• Sử dụng các nền tảng điện toán đám mây để tiết kiệm chi phí cơ sở hạ tầng.
• Áp dụng các công nghệ mới để giảm thiểu chi phí phát triển và vận hành AI.

Như vậy, với sự chung tay của các bên liên quan, chi phí cho AI hoàn toàn có thể được giảm thiểu, từ đó thúc đẩy ứng dụng rộng rãi hơn của công nghệ này. Đây sẽ là một bước tiến quan trọng để đưa AI phục vụ được nhiều người hơn trong xã hội.