Jin10 dữ liệu ngày 14 tháng 5, một tổ chức nghiên cứu AI phi lợi nhuận Epoch AI vừa công bố báo cáo mới, chỉ ra rằng các doanh nghiệp AI khó có thể liên tục khai thác lợi ích hiệu suất lớn từ các mô hình suy diễn, và nhanh nhất trong một năm tới, sự tiến bộ của các mô hình suy diễn sẽ chậm lại. Báo cáo dựa trên dữ liệu công khai và giả định, nhấn mạnh sự hạn chế về tài nguyên tính toán và chi phí nghiên cứu gia tăng. Ngành công nghiệp AI lâu dài phụ thuộc vào những mô hình này để nâng cao điểm chuẩn hiệu suất, nhưng sự phụ thuộc này đang phải đối mặt với thách thức. Nhà phân tích của tổ chức này, Josh You, chỉ ra rằng sự nổi lên của các mô hình suy diễn xuất phát từ hiệu suất xuất sắc của chúng trong các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, mô hình o3 của OpenAI trong vài tháng gần đây chủ yếu nâng cao kỹ năng toán học và lập trình. Tuy nhiên, những mô hình suy diễn này giải quyết vấn đề bằng cách tăng cường tài nguyên tính toán để nâng cao hiệu suất, nhưng điều đó có giá, vì những mô hình suy diễn này cần nhiều tính toán hơn để xử lý các nhiệm vụ phức tạp, do đó mất nhiều thời gian hơn so với các mô hình truyền thống.
