Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã lên mạng xã hội chúc mừng OpenAI ra mắt GPT-6 Astra, đồng thời đưa ra một nhận định: AGI đã đến. Ông viết rằng mô hình này "được huấn luyện trên hơn khoảng 100.000 GPU NVIDIA Grace Blackwell NVLink72", và nói thêm rằng từ ChatGPT đến o1 rồi đến Astra chỉ mất bốn năm, lô 400.000 GPU tiếp theo sắp được đưa vào vận hành.
Phía OpenAI đưa ra hai phát biểu khác. Phó chủ tịch phụ trách huấn luyện nghiên cứu Aidan Clark cho biết đây là lần đầu tiên công ty thực hiện tiền huấn luyện (pre-training) trên hơn 100.000 GPU tại cơ sở Stargate ở Texas. Chủ tịch Greg Brockman dùng giọng điệu dè dặt hơn, nói rằng việc cho rằng hiện đã bước vào kỷ nguyên AGI "không phải là không có cơ sở".
Bảng thành tích của Astra được công bố ngay trong ngày ra mắt: đạt 98% ở FrontierMath Tier 4, 99,9% ở ARC-AGI-3, điểm tuyệt đối ở ExploitBench; OpenAI còn cho biết mô hình đã đẩy được cận trên của khoảng cách số nguyên tố lên 186. Giá API tiêu chuẩn là 10 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 50 USD cho mỗi triệu token đầu ra, phí đọc/ghi cache tính riêng.
Con số 100.000: đơn vị đo chưa thống nhất
Đơn vị trong câu nói của Jensen Huang xuất hiện hai cách hiểu trong các bản tin: một bên nói 100.000 hệ thống, một bên nói 100.000 GPU. NVLink72 chỉ một tủ rack hoàn chỉnh nối 72 GPU lại với nhau, hai cách tính này chênh nhau hơn bảy mươi lần. Phát biểu của Aidan Clark là "tiền huấn luyện trên hơn 100.000 GPU", theo cách tính này thì con số 100.000 gần với số lượng GPU hơn là số rack. Cả Nvidia lẫn OpenAI đều chưa làm rõ đơn vị đo, và tài liệu công khai cũng không cho biết quy mô rack tại cơ sở Texas.
Cũng chưa được giải thích là câu "400.000 GPU sắp được đưa vào vận hành" nói đến lô thiết bị nào, được triển khai ở đâu, phục vụ huấn luyện hay suy luận. Câu này được trích dẫn lại liên tục khi lan truyền, nhưng hiện tại nó chỉ là một phát biểu trên mạng xã hội, chưa có thông báo triển khai chính thức tương ứng.
Bốn năm, và câu hỏi ai có quyền định nghĩa AGI
Dòng thời gian mà Jensen Huang đưa ra gồm ba mốc ChatGPT, o1, Astra, được nối lại bằng quy mô huấn luyện liên tục được mở rộng, giữa các mốc không có bất kỳ bài kiểm tra đạt chuẩn công khai nào. Luận cứ ông đưa ra là năng lực tính toán và điểm số benchmark, còn Nvidia không nói rõ họ dựa vào tiêu chuẩn nào để phán đoán AGI đã đến.
Định nghĩa treo trên trang chủ OpenAI xuất phát từ điều lệ công ty năm 2018: một hệ thống tự động cao có khả năng vượt trội con người trong hầu hết các công việc có giá trị kinh tế. Câu này vẫn được dùng đến hôm nay, nhưng phương pháp đo lường đi kèm chưa từng xuất hiện — bao nhiêu công việc thì tính là "hầu hết", "vượt trội con người" so sánh theo chuẩn nào, đều không có căn cứ để dẫn chiếu. Điểm benchmark chỉ cho biết kết quả của từng bài kiểm tra riêng lẻ, và khoảng cách giữa nó với định nghĩa này vẫn chưa ai lấp đầy.
Bản thân Sam Altman lại đi theo hướng ngược lại. Theo các bản tin công khai, ông cho rằng định nghĩa AGI rất mơ hồ, là một thuật ngữ tiếp thị không quan trọng. CEO và chủ tịch của cùng một công ty, cộng thêm người đứng đầu nhà cung cấp năng lực tính toán lớn nhất, ba người đưa ra ba cách diễn đạt khác nhau về cùng một mô hình.
Với các nhà phát triển, phần có thể đối chiếu được chỉ là giá cả và điểm số. Mức giá 10 USD/50 USD này cao hơn hẳn thế hệ flagship trước, hóa đơn cho các tác vụ ngữ cảnh dài sẽ tăng theo; còn những bài kiểm tra như FrontierMath hay ExploitBench vẫn còn một khoảng cách với công việc kỹ thuật thường ngày. Việc AGI đã đến hay chưa, hiện chưa có văn bản phán quyết nào có thể dẫn chiếu, chỉ có sự khác biệt trong cách diễn đạt của ba vị lãnh đạo.
Nguồn tham khảo: phát biểu của lãnh đạo Nvidia trên mạng xã hội, CocoLoop, trang công bố mô hình của OpenAI, nhiều báo công nghệ; các con số GPU, điểm benchmark và bảng giá API đã được đối chiếu từng mục.