Nền Kinh Tế Token
Khi nói về AI ngày nay, token là vua. Cụ thể, token suy luận (inference tokens) đã nổi lên như một thước đo chính để theo dõi sự tăng trưởng của hệ sinh thái AI. Các công ty đại chúng báo cáo số lượng token được xử lý hàng tháng để thể hiện sự phát triển AI của họ, các nhà phân tích so sánh sự thành công của các mô hình dựa trên khối lượng token tương đối của chúng, và các đội ngũ quản lý đo lường cam kết cũng như đầu tư vào AI bằng cách xem xét mức sử dụng token của họ theo thời gian.
Sự phổ biến rộng rãi này là hợp lý; token là một đơn vị cơ bản của trí thông minh và tính toán AI, và sự tăng trưởng về token là một đại diện tốt cho sự tăng trưởng tổng thể của AI trên thế giới. Token cũng trừu tượng hóa sự phức tạp của quá trình suy luận thành một đơn vị đo lường duy nhất, khiến nó vừa dễ hiểu (chỉ mất 2 phút!) vừa dễ dàng theo dõi một cách nhất quán theo thời gian. Giống như một ngôn ngữ chung, token cho phép nhiều đối tượng khác nhau nắm bắt được sự tiến bộ phức tạp và nhanh chóng của AI bất kể trình độ kỹ thuật của họ.
Nhiều người đang sử dụng AI hơn? Token tăng. Chúng ta chuyển từ mô hình không suy luận sang mô hình suy luận? Token tăng. Chúng ta chuyển từ truy vấn sang tác nhân? Token tăng. Tác nhân giờ có thể làm việc nền hoặc thực hiện các tác vụ dài hạn? Token tăng!
Tổng số token tuyệt đối được xử lý tăng lên vừa là hàm số của sự gia tăng áp dụng AI, vừa do sự phát triển cơ sở hạ tầng khiến các mô hình & dạng thức AI ngày càng "tham token" hơn, ví dụ như một tác nhân làm việc trong 1 giờ so với 1 phút.
Sự đơn giản này cũng tạo ra một luận điểm đầu tư tăng trưởng mạnh mẽ cho các nhà đầu tư tăng trưởng mạo hiểm. Tất cả những thay đổi này — cả về mức độ áp dụng lẫn cường độ tiêu thụ token của các mô hình — chồng chéo lên nhau để tạo ra sự tăng trưởng bùng nổ theo cấp số nhân trong tổng khối lượng token. Thật dễ dàng để hình dung, và cũng dễ tin rằng nó sẽ tiếp tục theo hướng này với các tác nhân dài hạn và tác nhân nền sắp tới. Không có gì ngạc nhiên khi suy luận đã trở thành một hạng mục đầu tư cực kỳ nóng và nhiều công ty đang tìm cách tham gia vào lĩnh vực kinh doanh suy luận.
Mặt trái của việc AI có một "gương mặt đại diện" dễ hiểu và phổ biến như suy luận là nó có thể lấn át tầm nhìn, khiến cho các xu hướng lớn mới nổi tương tự bị bỏ qua một cách tương đối vì khó thấy và khó hiểu hơn đối với nhiều đối tượng.
Có một xu hướng đặc biệt theo nhiều cách tương tự như suy luận và được cho là sẽ trở thành một phần lớn hơn nhiều trong các cuộc thảo luận về AI khi nó trở nên phổ biến và được hiểu rộng rãi hơn. Đó là thị trường cải thiện khả năng của mô hình thông qua dữ liệu, mà chúng tôi gọi là Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ (Task Economy).
Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ
Trong ba năm qua, các LLM đã đi từ việc trả lời các truy vấn cơ bản, đến suy luận các vấn đề phức tạp, và trở thành các tác nhân có thể hoàn thành công việc thực tế trong những khoảng thời gian ngày càng dài hơn. Ngay từ đầu của hành trình này, những cải tiến mô hình được thực hiện bằng cách huấn luyện mô hình trên dữ liệu có sẵn trên internet với lượng compute ngày càng tăng. Khi chúng ta 1) đã cạn kiệt thêm dữ liệu trên internet để huấn luyện và 2) bão hòa ngày càng nhiều khả năng đơn giản/tổng quát, một nút thắt rõ ràng cho những cải tiến mô hình tiếp theo đã xuất hiện: dữ liệu chất lượng cao gia tăng. Dữ liệu này sẽ được tạo ra và phục vụ bởi Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ.
Nhiệm vụ là "đơn vị thực hành" trong học tăng cường (reinforcement learning): một mô hình được đưa ra một trạng thái ban đầu và một môi trường để hoạt động, và hành vi của nó được chấm điểm bởi một tín hiệu/bộ xác minh phần thưởng. Qua nhiều nhiệm vụ, những điểm số đó được tổng hợp thành một tín hiệu huấn luyện giúp thay đổi hành vi của mô hình theo hướng có điểm số cao. Nói một cách chặt chẽ, "nhiệm vụ" đề cập đến nền tảng huấn luyện sau (post-training) này của RL. Nhưng tôi sẽ sử dụng nó một cách lỏng lẻo hơn để đại diện cho đơn vị cải tiến dựa trên dữ liệu nói chung, vì ngành công nghiệp đang nhanh chóng phát minh ra các dạng thức mới mà dữ liệu mang lại để phục vụ cho việc làm cho mô hình tốt hơn, và thành thật mà nói vì "Task Economy" nghe rất hay. Tôi cũng muốn phân biệt hạng mục này với cái tên cũ kỹ là "gắn nhãn dữ liệu" (data labeling), vốn gợi nhớ đến các hộp giới hạn (bounding boxes) và like/dislike cho phản hồi LLM — thị trường đã phát triển vượt xa những khái niệm sơ khai này trong vài năm qua để hướng tới những nhiệm vụ phức tạp và có giá trị cao hơn nhiều.
Hãy lấy ngành luật làm một ví dụ thực tế nhanh. Các mô hình AI được huấn luyện trên internet mở có thể đạt được sự hiểu biết ở mức cao về luật pháp, biết các tiền lệ pháp lý công khai, v.v. Nhưng để tạo ra công việc thực tế của một luật sư tài năng đòi hỏi dữ liệu không có sẵn trên internet. Để một mô hình có thể tái tạo các quy trình làm việc pháp lý chất lượng cao, chúng ta phải cung cấp cho mô hình các lời nhắc (xem xét hợp đồng, soạn thảo lập luận), đặt mô hình vào các môi trường phù hợp (một phòng dữ liệu pháp lý), và sau đó chấm điểm/xác minh chất lượng công việc (thông qua một tiêu chí, một ví dụ bạn có thể xem tại đây). Những nhiệm vụ này dạy cho mô hình không chỉ làm gì, mà còn làm như thế nào. Và bạn càng cho mô hình tiếp xúc với nhiều nhiệm vụ chất lượng cao, mô hình càng trở nên tốt hơn.
Theo cách này, token là gì đối với việc sử dụng/suy luận mô hình, thì nhiệm vụ là thế đối với nỗ lực cải tiến mô hình. Token là một đơn vị cơ bản của trí thông minh & tính toán AI; chúng ta nên coi nhiệm vụ là một đơn vị cơ bản của sự cải tiến AI. Và giống như token, nhiệm vụ tăng trưởng vừa là hàm số của sự áp dụng AI, vừa là khi trí thông minh tiên tiến đang phát triển ngày càng trở nên "tham nhiệm vụ" hơn.
Điều này không chính xác hay toàn diện, nhưng đưa ra một số ví dụ về mỗi bước tăng đột biến về trí thông minh của mô hình đòi hỏi nhiều hơn, các nhiệm vụ có độ phức tạp cao hơn
Chúng ta đã chuyển từ các nhãn ưu tiên cơ bản sang các chuyên gia lành nghề sử dụng tiêu chí? Nhiệm vụ tăng. Chúng ta đã giới thiệu các tác nhân theo chiều dọc (vertical agents) có thể tái tạo công việc chuyên môn ở cấp độ chuyên gia? Nhiệm vụ tăng. Các tác nhân cần làm việc trong thời gian dài hơn? Nhiệm vụ tăng. Các doanh nghiệp đang áp dụng đánh giá hàng loạt? Nhiệm vụ tăng!
Giống như thị trường suy luận, các yếu tố đầu vào tăng trưởng chồng chéo này đã tạo ra sự tăng trưởng chưa từng có tương tự cho Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ:
- OpenAI và Anthropic đang mở rộng chi tiêu cho dữ liệu của họ gấp 10 lần mỗi năm, chi hàng tỷ đô la để huy động các chuyên gia trong mọi lĩnh vực tạo ra dữ liệu và huấn luyện tác nhân.
- Các công ty ứng dụng AI hàng đầu & doanh nghiệp trong mạng lưới của chúng tôi đang mở rộng chi tiêu liên quan đến nhiệm vụ cá nhân của họ lên 100 triệu đô la+ trong ngắn hạn khi họ nhận ra rằng dữ liệu là hào (moat) của họ, và rằng AI Ứng dụng với chiến lược dữ liệu khác biệt có thể đánh bại các mô hình có sẵn.
- Công ty danh mục đầu tư của Benchmark là Mercor, nền tảng hàng đầu cho Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ, đã đạt doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) 1 tỷ đô la vào tháng Hai năm nay và sau đó đạt ARR 2 tỷ đô la chỉ 4 tháng sau đó.
Số lượng nhiệm vụ thô, độ dài & độ phức tạp của các nhiệm vụ đó, và chi phí mỗi giờ của các chuyên gia hoàn thành nhiệm vụ đều đang tăng lên, chồng chéo để tạo ra sự tăng trưởng chi tiêu cho nhiệm vụ tổng thể theo cấp số nhân
Và mặc dù các tín hiệu tăng trưởng gần đây trong thị trường này rất ấn tượng, chúng ta rõ ràng chỉ mới ở hiệp đầu tiên của sự tăng trưởng và tác động tổng thể của thị trường này. Chúng ta chỉ mới bắt đầu thấy các tác nhân có thể tái tạo công việc chất lượng cao trong bất kỳ lĩnh vực tiên tiến nào, và các doanh nghiệp chỉ mới bắt đầu mở rộng quy mô chi tiêu trong năm nay khi họ nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu như một yếu tố khác biệt so với các phòng thí nghiệm. Hãy so sánh điều đó với bối cảnh rằng 99% kiến thức của con người liên quan đến các khả năng trong tương lai mà chúng ta muốn AI bao phủ đang nằm trong đầu mọi người. Nếu chúng ta tin rằng các công ty AI ứng dụng các loại (phòng thí nghiệm, công ty ứng dụng AI, doanh nghiệp) sẽ muốn truyền tải kiến thức ngầm đó vào các mô hình & tác nhân (và tôi tin là như vậy), thì chúng ta sẽ còn nhiều năm tăng trưởng nhanh chóng của Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ trên một phạm vi người mua/người tham gia rộng hơn nhiều so với trước đây.
Làm cho Xu Hướng Lớn về Nhiệm Vụ trở nên Dễ Hiểu Hơn
Token & nhiệm vụ là những thước đo quan trọng cho sự tiến bộ & phát triển của AI, và cả hai đều đang tăng tốc nhanh chóng. Tuy nhiên, bất chấp sự tăng trưởng bùng nổ tương tự này, có ít cuộc thảo luận về nhiệm vụ hơn nhiều so với token trên các nền tảng trực tuyến ngày nay. Tôi nghĩ điều này chủ yếu là do:
1) Trong lịch sử, chi tiêu trong thị trường này tập trung vào các phòng thí nghiệm tiên tiến (frontier labs), những nơi rất kín đáo về các chiến lược cải tiến mô hình của họ, bao gồm chi tiêu cho dữ liệu/nhiệm vụ. Điều này đang thay đổi nhanh chóng bắt đầu từ năm nay khi các công ty ứng dụng AI và doanh nghiệp chấp nhận Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ để xây dựng sự khác biệt so với các mô hình có sẵn. Các công ty này có nhiều khả năng tiếp thị các nỗ lực của họ trong lĩnh vực này hơn, và đưa hạng mục này vào các cuộc trò chuyện AI thông thường.
và
2) Thị trường chưa có một đơn vị trừu tượng hóa giá trị rõ ràng như suy luận có token. Một phần mục đích của bài viết này là thay đổi điều này và tập hợp các cuộc thảo luận xoay quanh nhiệm vụ như một đơn vị giá trị mà chúng ta có thể tiêu chuẩn hóa. Token là một ngôn ngữ chung cho phép nhiều đối tượng nắm bắt sự tiến bộ của AI bất kể trình độ kỹ thuật; nhiệm vụ nên hoạt động theo cùng một cách để cho phép nhiều đối tượng nắm bắt khoản đầu tư của ngành vào việc nâng cao khả năng của AI.
Với những nút thắt này, ngành công nghiệp hiện không có "OpenRouter cho khối lượng nhiệm vụ" hay bất cứ thứ gì tương tự để cung cấp cho chúng ta một cái nhìn thay thế trực tiếp về quy mô và tốc độ tăng trưởng của Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ theo thời gian. Mặc dù sẽ vô cùng có giá trị nếu một công ty công bố điều gì đó tương tự trong tương lai, nhưng hiện tại, nhóm tại Mercor đã tử tế cung cấp một biểu đồ về số giờ làm việc của chuyên gia trong lịch sử theo quý trên nền tảng của họ như một cửa sổ nhìn vào sự tăng trưởng theo cấp số nhân của thị trường. Như bạn có thể thấy, dữ liệu thực tế phù hợp với mức độ/tốc độ tăng trưởng mà chúng ta đã thảo luận trong phần trước:
Nguồn: Mercor
Theo nhiều cách, Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ là thị trường xác định cho tương lai của AI — rào cản để tự động hóa mọi nhiệm vụ chúng ta có thể làm trên máy tính xách tay bằng các tác nhân bao gồm việc bao phủ toàn bộ sự phân bố của tất cả các ứng dụng, tất cả các môi trường và tất cả các nhiệm vụ tương ứng với mọi thứ trong nền kinh tế. Điều này sẽ đòi hỏi một sự phát triển dữ liệu khổng lồ trên mọi lĩnh vực chuyên môn, ngành học thuật và trường hợp sử dụng của người tiêu dùng. Luật pháp, y học, tài chính, phần mềm, khoa học, và hơn thế nữa, mỗi lĩnh vực sẽ yêu cầu các bộ dữ liệu do chuyên gia tạo ra, các bài đánh giá và môi trường RL riêng. Các phòng thí nghiệm, công ty ứng dụng AI và doanh nghiệp sẽ đều chiến đấu để nhanh chóng mở rộng quy mô cơ sở hạ tầng dữ liệu này trên toàn bộ bề mặt của công việc có ích về mặt kinh tế và những ai thành công sẽ tiếp tục cải thiện các khả năng tiên tiến và giành thị phần.
Chúng ta sẽ bắt đầu theo dõi những nỗ lực này chặt chẽ hơn nhiều với tư cách là một cộng đồng khi Nền Kinh Tế Nhiệm Vụ trở nên dễ thấy và phổ biến hơn trong những năm tới. Và một lúc nào đó sớm thôi, khi chúng ta nói về AI, nhiệm vụ sẽ là vua.
Chú thích: Một nơi rõ ràng khác mà chúng ta sẽ thấy sự cải thiện về khả năng AI tổng quát là trong các cải tiến thuật toán cho các mô hình. Tôi đã loại trừ những điều này để tập trung bài viết vào dữ liệu, nhưng đó là một lựa chọn về trọng tâm/phong cách hơn là nghĩ rằng chúng ta sẽ không có những cải tiến thuật toán trong tương lai.
