Sáu mươi phần trăm các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Ý thừa nhận những lỗ hổng nghiêm trọng trong đào tạo dữ liệu, 29% thậm chí không có con số chuyên dụng—trong khi thị trường BI của Ý bùng nổ từ 36,79 tỷ đô la lên 69,45 tỷ đô la vào năm 2034 (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 8,56%). Vấn đề không phải là công nghệ, mà là cách tiếp cận: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang chìm trong dữ liệu nằm rải rác trên các CRM, ERP và bảng tính Excel mà không biến chúng thành quyết định. Điều này áp dụng cho cả những người bắt đầu từ con số 0 và những người muốn tối ưu hóa. Các tiêu chí lựa chọn chính: khả năng sử dụng kéo và thả mà không cần nhiều tháng đào tạo, khả năng mở rộng phát triển cùng bạn, tích hợp gốc với các hệ thống hiện có, TCO hoàn chỉnh (triển khai + đào tạo + bảo trì) so với chỉ giá cấp phép. Lộ trình bốn giai đoạn—các mục tiêu SMART có thể đo lường được (giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ 15% trong 6 tháng), lập bản đồ các nguồn dữ liệu sạch (đầu vào rác = đầu ra rác), đào tạo nhóm về văn hóa dữ liệu, các dự án thí điểm với vòng phản hồi liên tục. AI thay đổi mọi thứ: từ BI mô tả (những gì đã xảy ra) đến phân tích tăng cường giúp khám phá các mô hình ẩn, phân tích dự đoán ước tính nhu cầu trong tương lai và phân tích theo quy định gợi ý các hành động cụ thể. Electe dân chủ hóa quyền lực này cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Google DeepMind đạt được mức tiết kiệm năng lượng làm mát trung tâm dữ liệu là -40% (nhưng chỉ -4% tổng mức tiêu thụ, vì làm mát chiếm 10% tổng mức tiêu thụ)—độ chính xác 99,6% với lỗi 0,4% trên PUE 1.1 bằng cách sử dụng học sâu 5 lớp, 50 nút, 19 biến đầu vào trên 184.435 mẫu đào tạo (2 năm dữ liệu). Đã xác nhận tại 3 cơ sở: Singapore (triển khai lần đầu năm 2016), Eemshaven, Council Bluffs (đầu tư 5 tỷ đô la). PUE trên toàn đội xe của Google là 1,09 so với mức trung bình của ngành là 1,56-1,58. Kiểm soát dự đoán mô hình dự đoán nhiệt độ/áp suất cho giờ tiếp theo đồng thời quản lý tải CNTT, thời tiết và trạng thái thiết bị. Bảo mật được đảm bảo: xác minh hai cấp, người vận hành luôn có thể vô hiệu hóa AI. Hạn chế quan trọng: không có xác minh độc lập từ các công ty kiểm toán/phòng thí nghiệm quốc gia, mỗi trung tâm dữ liệu yêu cầu một mô hình tùy chỉnh (8 năm, không bao giờ được thương mại hóa). Triển khai: 6-18 tháng, yêu cầu một nhóm đa ngành (khoa học dữ liệu, HVAC, quản lý cơ sở). Áp dụng ngoài các trung tâm dữ liệu: nhà máy công nghiệp, bệnh viện, trung tâm mua sắm, văn phòng công ty. 2024-2025: Google chuyển sang làm mát bằng chất lỏng trực tiếp cho TPU v5p, cho thấy những hạn chế thực tế của việc tối ưu hóa AI.

"Chúng ta đang ở trong bong bóng AI sao? Có chứ!"—Sam Altman, công bố khoản đầu tư nghìn tỷ đô la vào OpenAI. Ông lặp lại từ "bong bóng" ba lần trong 15 giây, dù biết rõ nó sẽ trở thành gì. Nhưng đây mới là điểm mấu chốt: Bezos phân biệt giữa bong bóng công nghiệp (để lại cơ sở hạ tầng bền vững) và bong bóng tài chính (sụp đổ vô giá trị). OpenAI hiện có giá trị 500 tỷ đô la với 800 triệu người dùng hàng tuần. Chiến lược thực sự là gì? Giảm bớt sự cường điệu để tránh quy định, củng cố vị thế dẫn đầu. Những công ty có nền tảng vững chắc sẽ phát triển mạnh.

Các mô hình ngôn ngữ không thể nhân—chúng ghi nhớ kết quả giống như chúng ta ghi nhớ số pi, nhưng điều đó không làm cho chúng có năng lực toán học. Vấn đề nằm ở cấu trúc: chúng học thông qua sự tương đồng về mặt thống kê, chứ không phải sự hiểu biết về thuật toán. Ngay cả những "mô hình suy luận" mới như o1 cũng thất bại trong các nhiệm vụ tầm thường: nó đếm đúng chữ 'r' trong "strawberry" sau vài giây xử lý, nhưng lại thất bại khi phải viết một đoạn văn mà chữ cái thứ hai của mỗi câu lại viết thành một từ. Phiên bản cao cấp 200 đô la một tháng mất bốn phút để giải quyết những gì một đứa trẻ có thể làm ngay lập tức. DeepSeek và Mistral vẫn đếm sai chữ cái vào năm 2025. Giải pháp mới nổi? Một phương pháp tiếp cận kết hợp—các mô hình thông minh nhất đã tìm ra thời điểm cần gọi một máy tính thực sự thay vì tự mình thực hiện phép tính. Chuyển đổi mô hình: AI không cần phải biết cách làm mọi thứ, nhưng phải sắp xếp các công cụ phù hợp. Nghịch lý cuối cùng: GPT-4 có thể giải thích lý thuyết giới hạn một cách xuất sắc, nhưng lại thất bại trong các bài toán nhân mà máy tính bỏ túi luôn giải đúng. Chúng rất tuyệt vời cho việc học toán - chúng giải thích với sự kiên nhẫn vô hạn, đưa ra ví dụ và phân tích lập luận phức tạp. Để tính toán chính xác? Hãy tin vào máy tính, chứ không phải trí tuệ nhân tạo.