Bài báo nghiên cứu này khám phá sự căng thẳng giữa chi phí đầu tư trí tuệ nhân tạo tăng nhanh và tốc độ tăng trưởng năng suất chậm hơn, làm dấy lên mối lo ngại về một “mùa đông kinh tế” tiềm tàng đối với AI. AI đã cho thấy sự tiến bộ đáng kể về mặt công nghệ, đặc biệt là với các mô hình học máy và AI tạo sinh như ChatGPT. Đầu tư vào AI đã tăng vọt. Nhưng có những lo ngại về việc liệu những khoản đầu tư này có mang lại lợi nhuận tương xứng hay không.

Chi phí đào tạo cho một mô hình AI biên giới đơn lẻ đang tăng theo cấp số nhân, từ 1.000 đô la vào năm 2017 lên gần 200 triệu đô la vào năm 2024, do lợi nhuận liên tục theo quy mô trong dữ liệu đào tạo mô hình AI, khả năng tính toán và độ phức tạp của mô hình. Chi phí có thể lên tới hàng tỷ đô la vào năm 2030, mặc dù chi phí đơn vị cho mỗi hoạt động tính toán giảm nhanh trong cùng kỳ. Chi phí cơ sở hạ tầng AI toàn cầu về phần cứng có thể vượt quá 1 nghìn tỷ đô la vào giữa những năm 2030. Việc khấu hao những chi phí cố định khổng lồ này đòi hỏi các mô hình kinh doanh có thể triển khai trên một thị trường người dùng rất lớn.

Ước tính về đóng góp của AI vào tăng trưởng năng suất thay đổi, từ mức khiêm tốn 0,5 phần trăm mỗi năm đến mức rất lạc quan là 10 phần trăm mỗi năm. Nghiên cứu cho thấy năng suất thường bắt kịp chậm so với chi phí. Nếu không có mức tăng năng suất đáng kể, quỹ đạo chi phí đầu tư hiện tại là không bền vững. Chúng tôi ước tính rằng cần phải có mức tăng trưởng năng suất hàng năm 3 phần trăm trên khắp các nền kinh tế tiên tiến để duy trì ngoại suy chi phí mô hình AI đến năm 2030. Trong một kịch bản lạc quan, việc tăng năng suất sẽ dẫn đến tăng trưởng kinh tế được đẩy nhanh.